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Enregistrement W2076855704 · doi:10.1577/h04-002.1

Thiamine Content and Thiaminase Activity of Ten Freshwater Stocks and One Marine Stock of Alewives

2005· article· en· W2076855704 sur OpenAlexaffabout
John D. Fitzsimons, Bill Williston, James L. Zajicek, Donald E. Tillitt, Scott Brown, Lisa R. Brown, Dale C. Honeyfield, David M. Warner, Lars G. Rudstam, Webster Pearsall

Notice bibliographique

RevueJournal of Aquatic Animal Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyGreat Lakes Fishery Trust
Mots-clésAlewifeThiamineBiologyEcologyFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alewives Alosa pseudoharengus contain thiaminase activity that has been implicated in the development of a thiamine deficiency and associated effects in salmonines of the Great Lakes basin. Little is known about the factors that regulate thiaminase activity in alewives. We sampled alewives of uniform size (60–120 mm) during the summer of 1998 from the Gulf of St. Lawrence, seven of New York's Finger Lakes, one inland lake in Ontario, and two Great Lakes to assess possible relationships among thiamine, lipid content, fish abundance, lake morphometry, lake productivity, freshwater residency, and thiaminase activity. Thiaminase activity varied significantly among the 11 locations but was unrelated to thiamine concentration, which did not vary significantly. Alewife thiaminase activity in the Finger Lakes was negatively related to lipid content and positively related to measures of lake size (e.g., area, volume, and maximum depth). Activity in the one marine stock sampled in the Gulf of St. Lawrence was comparable to the highest values observed in the 10 freshwater stocks examined. Variation in alewife thiaminase activity has the potential to affect the extent of a thiamine deficiency associated with salmonines who feed on alewives as well as the viability of their offspring.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations56
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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