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Enregistrement W2023822202 · doi:10.1139/f09-043

Comment on “Does the fall phytoplankton bloom control recruitment of Georges Bank haddock, <i>Melanogrammus aeglefinus</i>, through parental condition?”Appears in Can. J. Fish. Aquat. Sci. <b>65</b>: 1076–1086.

2009· article· en· W2023822202 sur OpenAlexvenueno aff
Mark Payne, Mark Dickey‐Collas, Richard D.M. Nash

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaddockFish <Actinopterygii>PhytoplanktonFisheryAlgal bloomBiologySpring bloomEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the paper “Does the fall phytoplankton bloom control recruitment of Georges Bank haddock, Melanogrammus aeglefinus , through parental condition?”, Friedland et al. (Can. J. Fish. Aquat. Sci. 65(6): 1076–1086, 2008) examine a sizable number of hypotheses aiming to explain the recruitment patterns observed in Georges Bank haddock. The authors focus on a correlation between the size of the autumnal phytoplankton bloom and the survivor ratio (recruitment), concluding this to be the main factor determining recruitment, via the mechanism of adult condition at the time of spawning. Here we examine this result in close detail and re-analyse some of the data presented in the paper. We show that the recruitment metric upon which Friedland et al. base their conclusions inadvertently biases the analysis in favour of high recruitment events and against low recruitments. As a consequence, Friedland et al. disregard correlations that are, in fact, significant. Furthermore, we show that the parental condition hypothesis hinges upon a single, highly uncertain data point, without which the correlation is no longer significant. We find that evidence for the parental condition hypothesis is weak, and that in performing the analysis in the chosen manner, Friedland et al. have overlooked alternative hypotheses.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0200,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,016

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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