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Enregistrement W2051631738 · doi:10.1897/04-615r.1

Impacts of nonpoint inputs from potato farming on populations of slimy sculpin (<i>Cottus cognatus</i>)

2005· article· en· W2051631738 sur OpenAlexaffabout
Michelle A. Gray, R. Allen Curry, Kelly R. Munkittrick

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSculpinSedimentEnvironmental scienceDeposition (geology)FisheryGrazingEcologyAgricultureInvertebrateFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential influence of agricultural activity, particularly potato cultivation, on slimy sculpin populations (Cottus cognatus) was examined at 19 rivers of New Brunswick, Canada. Comparisons with forested streams resulted in differences in fish density, size, and reproductive performance. Young-of-the-year (YOY) sculpin were present only at two of 11 agricultural sites, though they were present at all nine forested sites. Sediment deposition was greatest at agricultural sites, with increased fine sediments deposited. Larger, coarse sands were deposited at two sites with active forest operations. Temperature had a stronger correlation than sedimentation with sculpin size and density in the agricultural region. Agricultural catchments were warmer than in forested catchments (median = 16.0 and 13.3 degrees C, respectively). Body size of slimy sculpin was correlated positively and YOY densities correlated negatively with temperature, and sites with temperatures > or = 25 degrees C were devoid of YOY sculpin. Our data indicate there is a significant effect of temperature on slimy sculpin populations in rivers of potato farming areas, highlighting the importance of examining indirect factors when investigating possible impacts of nonpoint source agricultural inputs. Indirect factors such as sediment deposition and temperature need to be considered in order to discriminate accurately the chronic impacts of agricultural chemicals on fish populations.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,304

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations16
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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