MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2004226477 · doi:10.1139/z08-112

Pacific lamprey climbing behavior

2008· article· en· W2004226477 sur OpenAlexvenueno aff
Ulrich G. Reinhardt, Laura Eidietis, Sarah E. Friedl, Mary L. Moser

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésClimbingLampreyFish locomotionLampetraBiologyGeologyFisheryFish <Actinopterygii>Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New lamprey-friendly fishways feature inclined ramps that facilitate passage of Pacific lampreys ( Lampetra tridentata (Richardson, 1836)) over Bonneville Dam on the Columbia River, USA. We observed the lampreys moving against water at two flow volumes and on two ramps of 45° and 18° angles relative to horizontal. We documented climbing movements using high-speed video (125 frames/s). Lampreys advanced on the ramps by repeated cycles of attaching to the ramps by their sucker mouths (resting phase), bending their bodies into a W shape (stage II), and then, rapidly straightening the body to propel themselves up the ramp, with simultaneous brief (20–140 ms) release of suction (stage III). We inferred that lampreys were using burst swimming to propel themselves up the ramp, because we observed inflection points in the body curvature traveling toward the posterior of the body and the center of mass moving up, during stage III. This climbing behavior is not described for any other fish species. Vertical motion, relative to the ground, during each cycle of movement was greatest in the 45° ramp – low water flow volume treatment (mean of 0.07 L/cycle), but the movement upstream along the ramp plane was greatest on the 18° ramp, regardless of flow volume. These findings can be used to develop ramp designs that maximize lamprey climbing performance.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

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)0,0020,000

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 GPT0,198
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations41
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ZoologyMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207