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Enregistrement W2051725716 · doi:10.1139/f2012-102

Responses of native and invasive fishes to carbon dioxide: potential for a nonphysical barrier to fish dispersal

2012· article· en· W2051725716 sur OpenAlexvenueno aff
Dan Kates, Clark E. Dennis, Matthew R. Noatch, Cory D. Suski

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of Engineers
Mots-clésHypophthalmichthysSilver carpMicropterusBighead carpBiologyFisheryCarbon dioxideBass (fish)Invasive speciesEcologyAnimal scienceFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Upon arrival in a novel environment, invasive species have the potential to cause negative consequences at their new location. Rather than try to eliminate invasive species after introduction, preventing their spread is a more efficient strategy to mitigate impact. The current study used a laboratory setting to quantify the efficacy of elevated carbon dioxide (CO 2 ) in water to act as a nonphysical barrier to deter fish movement. Our focus was on deterring the movements of silver carp (Hypophthalmichthys molitrix) and bighead carp (Hypophthalmichthys nobilis), but largemouth bass (Micropterus salmoides) and bluegill (Lepomis macrochirus) were also examined to quantify the impact of elevated CO 2 on native species. Exposure of all species to 30 mg·L −1 dissolved CO 2 for 1 h, compared with ambient CO 2 concentrations of 10 mg·L −1 , resulted in an elevated stress response, along with alterations to ionic–osmotic balance. Exposure of fish to 70 mg·L −1 CO 2 caused a reduction in ventilation rates after 1 h, while both silver carp and bighead carp lost equilibrium. Silver carp, largemouth bass, and bluegill also showed avoidance of CO 2 at approximately 100 mg·L −1 . Together, results suggest that zones of elevated CO 2 have potential to deter the movement of fishes.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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 savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations75
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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