Evaluation of a chinook salmon (<i>Oncorhynchus tshawytscha</i>) bioenergetics model
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the Wisconsin bioenergetics model for chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) in both the laboratory and the field. Chinook salmon in laboratory tanks were fed alewife (Alosa pseudoharengus), the predominant food of chinook salmon in Lake Michigan. Food consumption and growth by chinook salmon during the experiment were measured. To estimate the efficiency with which chinook salmon retain polychlorinated biphenyls (PCBs) from their food in the laboratory, PCB concentrations of the alewife and of the chinook salmon at both the beginning and end of the experiment were determined. Based on our laboratory evaluation, the bioenergetics model was furnishing unbiased estimates of food consumption by chinook salmon. Additionally, from the laboratory experiment, we calculated that chinook salmon retained 75% of the PCBs contained within their food. In an earlier study, assimilation rate of PCBs to chinook salmon from their food in Lake Michigan was estimated at 53%, thereby suggesting that the model was substantially overestimating food consumption by chinook salmon in Lake Michigan. However, we concluded that field performance of the model could not be accurately assessed because PCB assimilation efficiency is dependent on feeding rate, and feeding rate of chinook salmon was likely much lower in our laboratory tanks than in Lake Michigan.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».