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Enregistrement W1878600531 · doi:10.1371/journal.pone.0135482

How Will Climate Warming Affect Non-Native Pumpkinseed Lepomis gibbosus Populations in the U.K.?

2015· article· en· W1878600531 sur OpenAlexaff
Grzegorz Zięba, Michael G. Fox, Gordon H. Copp

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNarodowym Centrum NaukiDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK Government
Mots-clésLepomisReproductionBiologyHatchingCentrarchidaeEcologyAcclimatizationSurvivorship curveBiomass (ecology)Environmental scienceFisheryFish <Actinopterygii>Predation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Of the non-native fishes introduced to the U.K., the pumpkinseed is one of six species predicted to benefit from the forecasted climate warming conditions. To demonstrate the potential response of adults and their progeny to a water temperature increase, investigations of parental pumpkinseed acclimatization, reproduction and YOY over-wintering were carried out in outdoor experimental ponds under ambient and elevated water temperature regimes. No temperature effects were observed on either adult survivorship and growth, and none of the assessed reproductive activity variables (total spawning time, spawning season length, number of spawning bouts) appeared to be responsible for the large differences observed in progeny number and biomass. However, it was demonstrated in a previous study [Zięba G. et al., 2010] that adults in the heated ponds began spawning earlier than those of the ambient ponds. Ambient ponds produced 2.8× more progeny than the heated ponds, but these progeny were significantly smaller, probably due to their late hatching date, and subsequently suffered very high mortality over the first winter. Pumpkinseed in the U.K. will clearly benefit from climate warming through earlier seasonal reproduction, resulting in larger progeny going into winter, and as a result, higher over-winter survivorship would be expected relative to that which occurs under the present climatic regime.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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