A synthesized mating pheromone component increases adult sea lamprey (<i>Petromyzon marinus</i>) trap capture in management scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Application of chemical cues to manipulate adult sea lamprey (Petromyzon marinus) behavior is among the options considered for new sea lamprey control techniques in the Laurentian Great Lakes. A male mating pheromone component, 7α,12α,24-trihydroxy-3-one-5α-cholan-24-sulfate (3kPZS), lures ovulated female sea lamprey upstream into baited traps in experimental contexts with no odorant competition. A critical knowledge gap is whether this single pheromone component influences adult sea lamprey behavior in management contexts containing free-ranging sea lampreys. A solution of 3kPZS to reach a final in-stream concentration of 10−12 mol·L−1 was applied to eight Michigan streams at existing sea lamprey traps over 3 years, and catch rates were compared between paired 3kPZS-baited and unbaited traps. 3kPZS-baited traps captured significantly more sexually immature and mature sea lampreys, and overall yearly trapping efficiency within a stream averaged 10% higher during years when 3kPZS was applied. Video analysis of a trap funnel showed that the likelihood of sea lamprey trap entry after trap encounter was higher when the trap was 3kPZS baited. Our approach serves as a model for the development of similar control tools for sea lamprey and other aquatic invaders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».