ECOHYDRAULIC ANALYSIS OF FISH FATIGUE DATA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Swimming speeds and endurance vary with species and body morphology, fish length, water temperature and other variables. Data on fish swimming performance are collected from various swim tests conducted in the laboratory or the field. Tests include stamina tunnels where fish are constrained, long pipes with pressure flow, open channels where fish are either constrained or free to volitionally swim and field studies with culverts or other hydraulic structures where fish passage is assessed. Studies on swimming performance and data availability on various species, mostly from stamina tunnels, have been increasing since the 1960s, with more emphasis on volitional channels since the 1990s. An extensive database on fish swimming performance was generated from the literature. Fish tested represent a broad range of species and individuals within many species. There are insufficient data for many species, and significant regressions for speed versus endurance are not available for these species. Fatigue curves of groups of species using an ecohydraulic approach with dimensionless quantities improved regressions when compared with body lengths per second versus time. Furthermore, it was found that the square root of body length is a better scale for fish speed. Although variability in swimming performance exists between species and individuals within a species, data analyses indicate broad similarities in relative performance for groups of species of similar morphology or swimming mode. The ecohydraulic approach allowed the use of limited data sets in analyses for groups of species. Significant speed–time regressions were developed for three groups, the Eel group, the Trout group and the Sturgeon group. Estimates of fish fatigue time with different confidence levels may be useful when considering physiological aspects in practical applications. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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