MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063307896 · doi:10.1139/f01-151

The von Bertalanffy growth function, bioenergetics, and the consumption rates of fish

2001· article· en· W2063307896 sur OpenAlexvenueno aff
Timothy E. Essington, James F. Kitchell, Carl J. Walters

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésAllometryBioenergeticsThunnusTunaYellowfin tunaStatisticsConsumption (sociology)BiologyFisheryFish <Actinopterygii>MathematicsEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The von Bertalanffy growth function (VBGF) is based on a bioenergetic expression of fish growth; therefore, size-at-age data can theoretically be used to estimate fish consumption rates. We evaluated the accuracy of VBGF-derived consumption rates by performing a meta-analysis and sensitivity analysis of VBGF assumptions, and we used Bayesian parameter estimation to quantify uncertainty in these estimates. The VBGF was robust to its assumption regarding the allometry of catabolism but was highly sensitive to the assumed allometry of consumption. Consequently, the commonly used form ("specialized" VBGF), which makes a strong assumption regarding the allometric slope of consumption, often grossly underestimates (>50%) consumption. The precision of the VBGF depended on characteristics of the size-at-age data used to parameterize the model. When data indicate decelerating growth, consumption rates were estimated with good precision; we estimated a 70% probability that bluefin tuna (Thunnus thynnus) consumption rates were between 1 and 2% body mass per day. Otherwise, consumption estimates were poorly defined; yellowfin tuna (Thunnus albacares) consumption rates between 2 and 7% per day were all equally likely. We conclude that VBGF can be a useful tool for estimating fish consumption rates, but potential biases and precision of these estimates should be evaluated on a case-by-case basis.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,012
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations177
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207