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Enregistrement W1686736921 · doi:10.1111/jfb.12527

Novel life‐history data for threatened seahorses provide insight into fishery effects

2014· article· en· W1686736921 sur OpenAlexaff
Julia M. Lawson, Sarah J. Foster, Adam Chee Ooi Lim, Ving Ching Chong, Amanda C. J. Vincent

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquatic life and conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesExplorers Club
Mots-clésSeahorseBiologyFisheryPeninsulaThreatened speciesZoologyEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Life-history variables for three incidentally captured species of seahorse (Kellogg's seahorse Hippocampus kelloggi, the hedgehog seahorse Hippocampus spinosissimus and the three-spot seahorse Hippocampus trimaculatus) were established using specimens obtained from 33 fisheries landing sites in Peninsular Malaysia. When samples were pooled by species across the peninsula, sex ratios were not significantly different from unity, and height and mass relationships were significant for all species. For two of these species, height at physical maturity (HM ) was smaller than the height at which reproductive activity (HR ) commenced: H. spinosissimus (HM = 99·6 mm, HR = 123·2 mm) and H. trimaculatus (HM = 90·5 mm, HR = 121·8 mm). For H. kelloggi, HM could not be estimated as all individuals were physically mature, while HR = 167·4 mm. It appears that all three Hippocampus spp. were, on average, caught before reproducing; height at 50% capture (HC ) was ≥HM but ≤HR . The results from this study probe the effectiveness of assessment techniques for data-poor fisheries that rely heavily on estimates of length at maturity, especially if maturity is poorly defined. Findings also question the sustainability of H. trimaculatus catches in the south-west region of Peninsular Malaysia, where landed specimens had a notably smaller mean height (86·2 mm) and markedly skewed sex ratio (6% males) compared with samples from the south-east and north-west of the peninsula.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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