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Enregistrement W1982841323 · doi:10.1139/z01-215

Is there a relationship between fluctuating asymmetry and reproductive investment in perch (<i>Perca fluviatilis</i>)?

2002· article· en· W1982841323 sur OpenAlexvenueno aff
Sigurd Øxnevad, Erik Heibo, Leif Asbjørn Vøllestad

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésFluctuating asymmetryPerchBiologyMeristicsFish finGonadosomatic IndexPopulationZoologyFecundityDorsal finEcologyFisheryFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluctuating asymmetry (FA), or random deviation from perfect bilateral symmetry, is often used as an indicator of perturbed development. Several studies attempt to correlate FA with components of individual fitness or population viability. In this study we test for a correlation between FA and four fitness traits in female Eurasian perch (Perca fluviatilis) inhabiting acidified or non-acidified lakes. Three bilateral meristic characters were counted on each side of the fish: number of gill rakers on the lower first branchial arch, number of gill rakers on the upper first branchial arch, and number of pectoral-fin rays. An asymmetry index summarizing the numbers of asymmetric characters per fish was also calculated. Four traits related to fitness were measured: gonad dry mass, egg mass, gonadosomatic index, and fecundity. There were significant differences in FA among the five perch populations for the characters number of pectoral-fin rays and number of upper gill rakers, and also for the FA index. Asymmetry was generally greater in perch living in acidified lakes than in those in non-acidified lakes. However, there was no significant correlation between FA and any of the four fitness-related traits within populations. Therefore, asymmetry in the traits measured here may not be a good indicator of individual fitness in perch.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations32
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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