MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1796212355 · doi:10.1139/cjfas-2014-0560

Marine migration and habitat use of anadromous brown trout (<i>Salmo trutta</i>)

2015· article· en· W1796212355 sur OpenAlexaffvenue
Sindre Håvarstein Eldøy, Jan Grimsrud Davidsen, Eva B. Thorstad, Frederick G. Whoriskey, Kim Aarestrup, Tor F. Næsje, Lars Rønning, Aslak Darre Sjursen, Audun H. Rikardsen, Jo Vegar Arnekleiv

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensOcean Tracking NetworkDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmoFish migrationBrown troutFisheryHabitatTroutSalmonidaeBiologyEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biology and ecology of anadromous brown trout (Salmo trutta) at sea is poorly understood. This study provided information on spatial and temporal distribution of sea trout in the ocean. The behaviour of 115 individuals (veteran migrants, 270–700 mm) was tracked by using acoustic telemetry in a fjord system during April–September in 2012–2013. Overall, fish spent 68% of their marine residence time close to river mouths (<4 km). Most fish registrations (75%) were in nearshore habitats, but pelagic areas were also used. The maximum migration distance of tagged fish was categorized as short (<4 km from river mouth, 40% of fish), medium (4 – ∼13 km, 18% of fish), or long (>∼13 km, 42% of fish). Long-distance migrants had poorer body condition in spring prior to migration, used pelagic areas more often, and returned earlier to fresh water than short- and medium-distance migrants. Marine residence time was 7–183 days and was positively correlated to body length and smolt age, but negatively correlated to the date of sea entry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations73
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences→Même sujetFish Ecology and Management Studies→Travaux en français237 207→