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Enregistrement W2070795514 · doi:10.1577/t06-110.1

Passive Integrated Transponder (PIT) Tagging Did Not Negatively Affect the Short‐Term Feeding Behavior or Swimming Performance of Juvenile Rainbow Trout

2007· article· en· W2070795514 sur OpenAlexaff
Nathalie C. Newby, Thomas R. Binder, E. Don Stevens

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRainbow troutJuvenileTransponder (aeronautics)Fish <Actinopterygii>FisheryAnimal scienceBiologyEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Passive integrated transponder (PIT) tagging is a commonly used procedure to identify fish. However, there is a lack of research on the short‐term effects of such tagging. The purpose of our study was to measure the short‐term effects of PIT tagging on the feeding behavior and swimming performance of juvenile rainbow trout Oncorhynchus mykiss. Three experiments were conducted. The treatment groups in the first two experiments consisted of a control group and a PIT‐tagged group. In the first experiment, we timed the latency to resume feeding before and after the experimental day in fish trained to feed with a light cue. In the second experiment, we recorded the amount of food ingested before and after the experimental day in fish that had been fed to satiation every day for a week prior to the experiment. We found no significant differences between control and PIT‐tagged groups for either the latency to resume feeding (time from providing food to food intake) or the amount of food eaten. The third experiment consisted of a fixed‐velocity swimming performance test in which fish that had been tagged 40 d before the test and whose wounds had healed were compared with fish that were tagged on the day of the experiment. We found no significant differences between the fish that had healed wounds and fish that had just been tagged.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations38
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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