MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2062915125 · doi:10.1139/f03-168

Consumption of juvenile herring (<i>Clupea harengus</i>) by cod (<i>Gadus morhua</i>) in the Barents Sea: a new approach to estimating consumption in piscivorous fish

2004· article· en· W2062915125 sur OpenAlexvenueno aff
Geir Odd Johansen, Bjarte Bogstad, Sigbjørn Mehl, Øyvind Ulltang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésClupeaHerringGadusPredationFisheryJuvenileBiologyPelagic zoneAtlantic herringEnvironmental scienceEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumption of different age groups of juvenile, Norwegian, spring-spawning herring (Clupea harengus) by northeast Arctic cod (Gadus morhua) in the Barents Sea in 1992–1997 is estimated using cod stomach content data. We present a new approach to the problem of estimating consumption by fish. The new method is based on the estimation of digestion time for single prey items based on the difference between fresh weight at ingestion and weight in the stomach at time of sampling. Estimation is based on a gastric evacuation model for cod and area-specific sea temperatures. This is used to estimate the time (tmax) it takes for a prey to become digested to a stage where length is no longer measurable. Predation rate is then estimated for all prey with digestion time ≤tmax as number of prey eaten in the time range defined by tmax. This rate is combined with estimates of the proportion of the cod stock consuming the prey and area-specific abundance of cod, giving consumption of herring on a seasonal and yearly basis. The consumption estimates differ from those obtained using current methods. Predation mortality of herring is estimated directly from the consumption estimates by combining them with acoustic herring abundance data.

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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,192

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations24
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences→Même sujetMarine and fisheries research→Travaux en français237 207→