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Enregistrement W2073416904 · doi:10.1139/f00-019

Patterns of metamorphic age and length in marine fishes, from individuals to taxa

2000· article· en· W2073416904 sur OpenAlexfundvenueno aff
Hugues P. Benoît, Pierre Pepin, Joseph A. Brown

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMetamorphosisBiologyPopulationInterspecific competitionHatchingOntogenyEcologyMetamorphic rockTaxonZoologyLarvaDemographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a summary of variability in age and length at metamorphosis for marine fishes. Data from the literature were partitioned into taxonomic, population, and individual levels of resolution to examine the factors affecting the timing of metamorphosis. Temperature appears to be a dominant influence on timing, likely due to its effect on growth rate. Interspecifically, length at metamorphosis correlated poorly with that at hatching but was significantly related to temperature. This pattern was inconsistent for population-level comparisons. Metamorphic age decreased exponentially with increasing temperature in interspecific and population-level comparisons but did not covary with length for either level of resolution. This suggests that age at metamorphosis largely reflects the time required to grow to a given metamorphic length. Within populations, the correlation between metamorphic age and length increases with growth rate, a reflection of variance in age and length. A strong exponential relationship between mean metamorphic age and length and their associated variability (SD) exists, with a slope greater than unity in both cases (i.e., variability increases relative to the mean). With these relationships, we can infer the manner in which individual variability in metamorphic traits is generated throughout ontogeny. These results are considered in light of recruitment variability in marine fishes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations53
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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