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Enregistrement W2033447488 · doi:10.1111/j.0022-1112.2004.0559h.x

Differences in the energetic cost of swimming in turbulent flow between wild, farmed and domesticated juvenile Atlantic salmon <i>Salmo salar</i>

2004· article· en· W2033447488 sur OpenAlexaff
Eva C. Enders, Daniel Boisclair, A. G. Roy

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmoBiologyJuvenileDomesticationFisheryAquacultureSalmonidaeTurbulenceRange (aeronautics)Fish migrationFish farmingRespirometryFish <Actinopterygii>ZoologyAnimal scienceEcologyMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Domestication has been shown to have an effect on morphology and behaviour of Atlantic salmon (Salmo salar). We compared swimming costs of three groups of juvenile Atlantic salmon subject to different levels of domestication: (1) wild fish; (2) first generation farmed fish origination from wild genitors; and (2) seventh generation farmed fish originating from Norwegian aquaculture stocks. We assessed swimming costs under two types of turbulent flow (one mean flow velocity of 23 cm s−1 and two standard deviations of flow velocity of 5 and 8 cm s−1). Respirometry experiments were conducted with fish in a mass range of 5–15 g wet at a water temperature of 15° C. Our results confirm (1) that net swimming costs are affected by different levels of turbulence such that, for a given mean flow velocity, fish spent 1·5‐times more energy as turbulence increased, (2) that domesticated fish differed in their morphology (having deeper bodies and smaller fins) and in their net swimming costs (being up to 30·3% higher than for wild fish) and (3) that swimming cost models developed for farmed fish may be also be applied to wild fish in turbulent environments.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations9
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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