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Enregistrement W2027267298 · doi:10.1051/kmae/2013054

Age and growth of European barbel<i>Barbus barbus</i>(Cyprinidae) in the small, mesotrophic River Lee and relative to other populations in England

2013· article· en· W2027267298 sur OpenAlexaff
Lorenzo Vilizzi, Gordon H. Copp, J. Robert Britton

Notice bibliographique

RevueKnowledge and Management of Aquatic Ecosystems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarbelBarbusPopulationHabitatEcologyBiologyFisheryCyprinidaeGeographyFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suspected of being in decline, the European barbel Barbus barbus population of the River Lee, a heavily-modified river in South East England, has been the subject of investigations to identify factors associated with perceived population decreases. Population surveys between 1995 and 1999 captured a total of 912 individuals, and standard length (SL) frequency analyses between years suggested that the population decline was not related to juvenile recruitment but rather to a recruitment bottleneck in fish 300–340 mm SL. This bottleneck probably results from insufficient available habitat suitable to this size class. Of the sampled fish, scales were removed from 764 and were used in a scale ageing exercise among three researchers. Analyses of their independent age estimates revealed variable interpretations, which arose from uncertainties relating to the difficulty of analysing scale patterns from relatively large, slow-growing fish. Nevertheless, error was within published acceptable margins, and age estimates revealed B. barbus in the river to age 10 years, lower than in many UK rivers. The SL-at-age growth curve was characterised by very fast growth in the initial years of life. Thus, the causal factors in the decline of this B. barbus population appear to have been in the adult life-stage habitat and were likely related to the loss of longitudinal connectivity, mainly due to the presence of water retention structures. River and aquatic ecosystem remediation strategies should therefore focus on enhancing longitudinal connectivity in conjunction with the ongoing improvement of water quality and ecosystem integrity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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