Prevalence of lip neoplasms of white sucker (<i>Catostomus commersoni</i>) in the St. Lawrence River basin
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of lip neoplasms in populations of white sucker (Catostomus commersoni) was compared among five locations in the St. Lawrence River basin, Quebec, Canada. One site in the St. Lawrence River was monitored from May 15 to October 30 for two consecutive years (1994-1995) to study the seasonal variations in the prevalence of lip neoplasms. Other sites were sampled within a few days in October 1995 or May 1996. Lesions were found in fish from four of the five sites. The prevalence at each site varied from 0 to 41.6% and, as found in the Great Lakes, was highest in fish populations from urbanized/industrialized sites. Lip neoplams were detected almost only in fish >350 mm (total length). The prevalence was slightly higher in fish captured in the spring, but the low sample size did not permit statistical detection of this seasonal variation. There was a significant positive correlation (Spearman rs = 0.83) between fish length and the prevalence and size of lesions. The prevalence was similar between sexes, and the condition factor was significantly lower in fish with papillomas from one site only. In future studies, fish size and season of capture should be taken into account to compare the prevalence of lip neoplasms of white sucker from different sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».