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Enregistrement W2053487651 · doi:10.1080/17451000903300877

Relative importance of parental diet versus larval nutrition on development and phenotypic plasticity of <i>Pseudechinus huttoni</i> larvae (Echinodermata: Echinoidea)

2010· article· en· W2053487651 sur OpenAlexaboutno aff
Hadi Poorbagher, Miles D. Lamare, Mike Barker, Will Rayment

Notice bibliographique

RevueMarine Biology Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine Biology and Environmental Chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyKelpCockleFecundityMacrocystis pyriferaLarvaZoologyPhenotypic plasticityAnimal scienceEcologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relative importance of parental and larval diets on development of larvae of the sea urchin Pseudechinus huttoni was examined. Laval parameters measured included the size of body components, development rate, morphological phenotypic plasticity, mortality rate, protein, lipid, carbohydrate and energy contents. We also investigated the influence of parental nutrition on fecundity, egg diameter and the eggs' protein, lipid and carbohydrate content. For a period of one year, adult P. huttoni were fed kelp (Macrocystis pyrifera) ad libitum every second day as a low-quality diet, or kelp ad libitum every day plus cockle (Austrovenus stutchburyi) flesh once a week as a high-quality diet. Adults fed the high-quality diet produced larger eggs and larvae with a slower development rate, longer arms relative to the midline length, and lower protein, lipid and carbohydrate contents. In larvae, higher concentrations of planktonic diet led to larger body components, a faster development rate and shorter arms relative to midline length. This study showed that parental nutrition has an important effect on development rate and morphological phenotypic plasticity in larvae of P. huttoni.

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 seuil0,004

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,278
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'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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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