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Enregistrement W2025652320 · doi:10.1080/00028487.2014.972576

Bioelectrical Impedance Analysis to Estimate Lipid Content in Atlantic Salmon Parr as Influenced by Temperature, PIT Tags, and Instrument Precision and Application in Field Studies

2015· article· en· W2025652320 sur OpenAlexafffund
Sherr Vue, Kurt M. Samways, Richard A. Cunjak

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSalmoBioelectrical impedance analysisTransponder (aeronautics)Animal scienceFish <Actinopterygii>Environmental scienceChemistryAir temperatureAnalytical Chemistry (journal)BiologyFisheryMeteorologyPhysicsChromatographyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study was to investigate the effectiveness of bioelectrical impedance analysis (BIA) in field studies monitoring Atlantic Salmon Salmo salar parr, as related to temperature corrections, instrument precision, and passive integrated transponder (PIT) tags. Currently, BIA studies are restricted to laboratory settings where water temperature is controlled to decrease error in BIA predictions caused by fish body temperature. We compared models of predicted total and percent lipids with and without temperature corrections and found that temperature corrections reduced error caused by temperature. Without temperature corrections, an 8°C increase in temperature increased the predicted total lipids by 55%. After temperature corrections were added, the predicted total lipid only increased by 2.55%. Repeated measurements were collected on 40 salmon parr (56–115 mm FL) in four separate time trials (1 min, 1.5 h, 3 h, and 6 h), and we found that lipid content predictions between measurements were not significantly different; however, the variability within longer time trials was moderate (6.43% error). No significant differences were found in the predicted lipid value before or after PIT tags were removed from the body cavity, suggesting PIT tags do not affect BIA readings. On average, the difference between predicted total lipids after tag removal was 0.0023 and 0.02 g for 12.5‐mm and 22‐mm PIT tags, respectively. We also observed that increases in fish body temperature caused by handing resulted in increased variability in BIA estimates, indicating the need for temperature corrections. Received March 10, 2014; accepted September 22, 2014

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
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 savante0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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