MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2002546494 · doi:10.1139/f99-247

Prevalence of lip neoplasms of white sucker (<i>Catostomus commersoni</i>) in the St. Lawrence River basin

2000· article· en· W2002546494 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Igor Mikaelian, Yves de Lafontaine, Pierre Gagnon, Chantal Ménard, Y. Richard, Pierre Dumont, Lyne Pelletier, Y. Mailhot, Daniel Martineau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatostomusSuckerFish <Actinopterygii>BiologyFisheryZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations11
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

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