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Factors Affecting Larval Sea Lamprey Growth and Length at Metamorphosis in Lampricide-Treated Streams

2001· article· en· W2005122623 sur OpenAlexaff
Ronald W. Griffiths, F. W. H. Beamish, Bruce J. Morrison, Leslie Barker

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesU.S. Department of the Interior
Mots-clésMetamorphosisPetromyzonLarvaBiologySTREAMSAbiotic componentEcologyAnimal scienceZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Larval sea lampreys Petromyzon marinus in seven lampricide‐treated streams were studied to assess the effects of density and abiotic factors on growth, length at metamorphosis, and age at metamorphosis. Support for density‐dependent growth was not found in these streams. A linear relationship between total length and age was found for all populations. The daily growth of larvae in lampricide‐treated streams was similar to that of populations that were never exposed to lampricide. Furthermore, the growth of stocked residual populations did not increase following a lampricide‐induced reduction in larval density. Differences in growth and length at metamorphosis among these streams were accounted for by abiotic factors. Larval growth was highest in streams with an annual water temperature around 8°C, moderate discharge (0.5–2.0 m3/s), and high conductivity (>300μS). Length at metamorphosis, on the other hand, was inversely related to conductivity, annual discharge, and annual mean temperature. A model of age at metamorphosis based on larval growth and length at metamorphosis, both as functions of water temperature, showed that age at metamorphosis was lower for populations showing linear growth with age (typically low‐density populations) than for those showing compensatory growth with age (typically high‐density populations).

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations27
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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