MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1986554679 · doi:10.1139/f05-129

Can growth be used as a surrogate measure of walleye (<i>Sander vitreus</i>) abundance change?

2005· article· en· W1986554679 sur OpenAlexvenueno aff
Greg G. Sass, James F. Kitchell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationWisconsin Department of Natural ResourcesNational Science Foundation
Mots-clésDensity dependenceSanderAbundance (ecology)Annual growth %BiologyEcologyMathematicsStatisticsDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined several models to determine the relative contributions of density-dependent and density-independent factors on walleye (Sander vitreus) growth in the ceded territory of Wisconsin from 1990 to 1999. We then used independent data from 2000 to determine how well each model predicted walleye growth and examined several models to determine if growth could be used to predict density. Adult density best predicted the mean size of age-3 males ( [Formula: see text]3m) and age-5 females ( [Formula: see text]5f). Density-independent measures of pH, the morphoedaphic index, maximum depth, and conductance had a positive influence on growth, while adult density negatively affected growth. The solely density-dependent models predicted [Formula: see text]3m and [Formula: see text]5f poorly in 2000. The addition of density-independent factors improved model predictions of [Formula: see text]3m and [Formula: see text]5f. Walleye growth did not predict adult walleye densities. Regional patterns in walleye growth were correlated with surrogate measures of lake productivity and to a lesser extent adult density. Density dependence had a relatively weak affect on growth patterns, suggesting that growth cannot be used as a surrogate method for monitoring abundance change.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations37
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences→Même sujetFish Ecology and Management Studies→Travaux en français237 207→