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Enregistrement W1988655869 · doi:10.1139/f04-211

The costs of habitat utilization of wild, farmed, and domesticated juvenile Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>)

2004· article· en· W1988655869 sur OpenAlexfundvenueno aff
Eva C. Enders, Daniel Boisclair, André G. Roy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGroupe de recherche interuniversitaire en limnologie
Mots-clésSalmoJuvenileFisheryBiologyAquacultureHatcheryDomesticationSalmonidaeFish farmingJuvenile fishAnimal scienceFish <Actinopterygii>Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compared morphometry and total swimming costs of wild, farmed (first-generation hatchery progeny of wild progenitors) and domesticated (seventh-generation progeny of the Norwegian aquaculture strain) juvenile Atlantic salmon (Salmo salar). Respirometry experiments were performed to assess total swimming costs of fish ranging in size from 4.0 to 16.1 g wet mass at a water temperature of 15 °C. Fish were subjected to flow conditions of low and high turbulence. Total swimming costs increased significantly with intensity of turbulence and were, on average, 1.4 times higher at high than at low turbulence. Total swimming costs were 2.4- to 4.0-fold higher than predicted by forced swimming models developed under conditions that minimize flow heterogeneity. Total swimming costs of wild and farmed fish were not statistically different (average difference = 6.7%). Hence, swimming costs models developed using farmed fish may be used to estimate swimming costs of wild fish. However, domesticated fish had total swimming costs 12.0% to 29.2% higher than farmed or wild fish. This may be related to domesticated fish having deeper bodies and smaller fins.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations18
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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