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Enregistrement W2087281822 · doi:10.1163/1937240x-00002152

Variation in egg quality in blue crabs, Callinectes sapidus, from North Carolina: does female size matter?

2013· article· en· W2087281822 sur OpenAlexfundno aff
Heather N. Koopman, Zachary A. Siders

Notice bibliographique

RevueJournal of Crustacean Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésCallinectesBiologyVariation (astronomy)FisheryCrustaceanDecapodaEcologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the reproductive biology of commercially important species is important to ensure the continued health and sustainability of marine ecosystems. North Carolina’s blue crab fishery is the fifth largest crab fishery in the United States, and the current stock status is “of concern” due to recent low harvest totals. Thus, knowledge of factors contributing to future recruitment in this fishery is clearly needed. There are few data on the variation and consequences of blue crab female size on egg quality; this study aimed to evaluate whether female size has any bearing on egg quality or larval size. Eggs of 110 ovigerous females were sampled in June through July of 2010 and 2011, and the eggs’ energy content, lipid content, and fatty acid profiles were measured. Eighteen ovigerous females were maintained until hatch, at which point zoea sizes were measured. Female size did not strongly correlate with any measurement of egg quality or zoea size. Energy content and fatty acid profiles significantly differed between 2010 and 2011. Eggs extruded later in the season had higher dry weight energy content in 2011, while overall zoea size declined in later hatch dates. Our results indicate that lipid content in blue crab eggs does not drive overall energy content, and female size does not correlate with our measures of reproductive success. Instead, we propose that environmental or genetic factors are responsible for this variation. Management plans for protecting blue crab broodstock should reflect annual variation present in egg quality rather than emphasizing the influence of female size on egg quality.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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