MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2053728427 · doi:10.1139/f04-221

Chemical tags in otoliths indicate the importance of local and distant settlement areas to populations of a temperate sparid, <i>Pagrus auratus</i>

2005· article· en· W2053728427 sur OpenAlexvenueno aff
Paul A. Hamer, Gregory P. Jenkins, Bronwyn M. Gillanders

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayPagrusFisherySparidaeGeographyHabitatOtolithJuvenileSettlement (finance)Temperate climateEstuaryEcologyFish <Actinopterygii>BiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding geographic origins of fish is essential to the management of fisheries and protection of critical juvenile habitats. We used natural chemical tags (Mn, Sr, and Ba), characterized from otoliths of 0+ snapper (Pagrus auratus) (approximately 1–3 months postsettlement), to determine the origins of 1- and 2-year-old (subadult) fish about to recruit to the Victorian fishery. We sampled subadults from eight areas across 700 km of coastline and within the major Victorian fishery, Port Phillip Bay. Maximum likelihood analyses indicated for both cohorts that most subadults in Port Phillip Bay and a significant proportion from west Victorian coastal waters had settled within Port Phillip Bay. The contribution of the Port Phillip Bay settlement area to coastal populations, however, decreased with distance to the west, varied between cohorts, and was negligible at locations over 200 km to the east of the bay. Comparison of elemental tags between 0+ fish of known settlement origin and the subadults indicated that unknown settlement areas may have contributed recruitment to one of the cohorts. These results have highlighted the importance of local settlement areas to sustaining the major Victorian fishery, but small juveniles can migrate large distances from this settlement area and contribute to coastal 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)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations62
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207