MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1973393192 · doi:10.1111/j.1095-8649.2000.tb02106.x

Geographic variation in growth and food conversion efficiency of juvenile Atlantic halibut related to latitude

2000· article· en· W1973393192 sur OpenAlexaboutno aff
Thor Magne Jonassen, Albert K. Imsland, R. Fitzgerald, Sjoerd Wendelaar Bonga, Erich v Ham, Geir Nævdal, Magnús Örn Stefánsson, Sigurd O. Stefansson

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHalibutBiologyJuvenileHippoglossus hippoglossusLatitudeFisheryPopulationEcologyZoologyFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Higher growth capacity and food conversion efficiency was observed in populations of juvenile halibut from high Hippoglossus hippoglossus compared lower latitudes. In addition, temperature adaptation shown by the lower temperature optimum for growth in the Norwegian population (mean±S.E. 12·9±0·10 C) compared with the Icelandic and Canadian populations (14·2±0·2 and 13·9±0±30 C respectively), seems to occur. Overall the data support the hypothesis of countergradient variation in growth. These results have implications firstly for selection focusing on growth performance in halibut culture; and secondly, for safe prediction of growth, since if countergradient variation in growth performance occurs one cannot assume automatically that a species will respond to the same set of physiological parameters in the same way throughout its range.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations116
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Fish BiologyMême sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207