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Enregistrement W2066998856 · doi:10.1139/cjfas-2013-0487

Coastal movements of migrating sea lamprey (<i>Petromyzon marinus</i>) in response to a partial pheromone added to river water: implications for management of invasive populations

2014· article· en· W2066998856 sur OpenAlexvenueno aff
Trevor D. Meckley, C. Michael Wagner, Eliezer Gurarie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceU.S. Geological SurveyMichigan State UniversityGoddard Space Flight CenterGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésPetromyzonLampreyHabitatPheromoneFisheryEcologyBiologyLarvaSex pheromonePlumeGeographyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How sea lampreys (Petromyzon marinus) search for and select reproductive habitat is poorly understood. Manual tracking of acoustically tagged migrants confirms the hypothesis that sea lampreys transition from extensive search to intensive search upon encounter with river water and return to extensive search upon leaving the plume. In addition, we document a previously unknown search tactic used to localize river mouths termed coastal rebounding. Increased intensive search in the river plume and subsequent approach to the river mouth is hypothesized to occur as a consequence of detection of a pheromone released by river resident larvae that indicate the presence of high-quality reproductive habitat. Application of two synthesized pheromone components caused migrants to increase time spent searching a plume by 57%; applications did not increase the likelihood of river entry. These findings suggest that partial pheromones constitute information that facilitates the search for river entrances, but prove insufficient to affect the decision to select a habitat. Proposed management tactics that rely on luring migrants into rivers with larval odor may prove ineffective without a complete blend of pheromone components.

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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,008

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations49
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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