Modeling the Oxygen Consumption Rates in Pacific Salmon and Steelhead: Model Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We derived a series of models for estimating the standard metabolic rates, swimming costs, and total metabolic rates for sockeye salmon Oncorhynchus nerka and steelhead O. mykiss. The performance of these models was compared statistically and used to predict optimal cruising speeds. These predictions were tested with independent estimates of swimming speed obtained under field conditions. Standard metabolic rates were correlated with body mass and temperature. Swimming costs were correlated with body mass and swimming speed, whereas total metabolic rates were correlated with body mass, water temperature, and swimming speed. Swimming costs were also correlated with temperature and salinity in steelhead but not in sockeye salmon. Regression models accounted for 94–99% of the variance in standard metabolic rates, swimming costs, and total metabolic rates. The oxygen consumption rate models we derived for sockeye salmon were inadequate for describing oxygen consumption in other species of Pacific salmon, Oncorhynchus spp., indicating that the practice of borrowing parameters from closely related species can induce serious biases in model predictions. The models derived in this study also produced realistic estimates of swimming speed in sockeye salmon but not in steelhead. The models derived in this study appear to be useful in estimating swimming speed and total metabolic rates of sockeye salmon in the field but are not appropriate predictors for other species of Pacific salmon.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».