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Enregistrement W1976239210 · doi:10.1111/j.1095-8649.2000.tb00780.x

Annual cycle of energy allocation to growth and reproduction of yellow perch

2000· article· en· W1976239210 sur OpenAlexaff
Bryan A. Henderson, Tanya Vinodrai Trivedi, Nicholas C. Collins

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensAurora CollegeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyFecundityReproductionBioenergeticsAnimal sciencePerchGonadAllometryOvaryReproductive cycleDevelopment of the gonadsEcologyZoologyFisheryFish <Actinopterygii>AnatomyEndocrinologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth (length, weight) of yellow perch Perca flavescens in western and west‐central Lake Erie began between June and July, possibly reaching asymptotic size by early winter. Energy density (kJ g −1 ) of somatic tissue increased markedly from June to September, then declined to low levels by the following spring. Consequently, energy mass (kJ) of somatic tissue increased to September and then declined slowly until March. Ovarian growth began in October, and the size of the ovaries was maximal in April, just before spawning in May. The energy density of ovaries, however, increased to a peak in December, and then declined. The increase in ovary size in the winter, therefore, resulted largely from an allocation of tissue of low energy density. Fecundity and gonad size were correlated with somatic and gonadal energy density. A bioenergetics model was used to describe the monthly allocations of energy to respiration, growth, excretion, and reproduction. Most direct reproductive costs (80%) were incurred from September to December, corresponding to the cycle in the activity of the liver. Energy acquired in the early summer may be critical for determining maturation, fecundity, and egg quality. From 1978 to 1990, &lt;80% of the females from the western and west‐central basins of Lake Erie were classed as spent in July.

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 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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,411

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)0,0000,000

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations94
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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