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Enregistrement W1935052099 · doi:10.1139/cjz-2015-0058

Factors influencing spatial distribution and growth of juvenile lake sturgeon (<i>Acipenser fulvescens</i>)

2015· article· en· W1935052099 sur OpenAlexaffvenueabout
Cameron C. Barth, W. Gary Anderson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaInro Consultants (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLake sturgeonAcipenserJuvenileAbiotic componentBiologyAbundance (ecology)EcologyBiotic componentFisherySturgeonSpatial distributionFish <Actinopterygii>Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding biotic and abiotic factors that influence spatial distribution patterns, condition factor, and growth of lotic fish species within river impoundments is essential for the development of effective management and conservation strategies. This study aimed to compare relative abundance, condition factor, and growth rate of juvenile lake sturgeon (Acipenser fulvescens Rafinesque, 1817) among eight sections of a 41 km long impoundment of the Winnipeg River, Manitoba, Canada. Relative abundance of juvenile lake sturgeon, as measured by catch per unit effort (CPUE), was 3–6 times greater in the two farthest upstream sections when compared with the five farthest downstream sections. Growth in length was slowest for individuals captured in the two farthest upstream sections, moderate in the third section, and highest in the fourth section, with individuals from the fourth section attaining lengths approximately double those from the two farthest upstream sections by age 6. Condition factor varied among sections of the impoundment in a pattern similar to that observed for growth. Given similarities in many environmental factors such as water temperature and water chemistry among sections of this study area, our results provide important insight into how abiotic and biotic factors, combined with behavioural characteristics of this species, may influence distribution patterns and growth of juvenile lake sturgeon within river impoundments.

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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,309

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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