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Enregistrement W2107143169 · doi:10.1111/j.1469-7998.2007.00397.x

A year in the life of a Dungeness crab: methodology for determining microhabitat conditions experienced by large decapod crustaceans in estuaries

2008· article· en· W2107143169 sur OpenAlexaff
Daniel L. Curtis, Iain J. McGaw

Notice bibliographique

RevueJournal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensBamfield Marine Sciences Centre
Organismes subventionnairesUniversity of Nevada, Las VegasNational Science Foundation
Mots-clésEstuaryCrustaceanFisheryBiologySalinityFish <Actinopterygii>OceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study presents a methodology for combining archival data storage tags (DSTs) and ultrasonic transmitters to investigate the microhabitat conditions of adult Cancer magister (Dana), inhabiting an estuary. The temperature, salinity and depth experienced by free‐ranging Dungeness crabs were recorded at 10‐min intervals for periods ranging from 1 week to 8 months. Crabs were tracked using a hydrophone, and tags were recovered via concentrated trapping or returned by recreational fishers for a reward. These methods led to a return rate of 50%. Representative CTD tag data showed that the conditions recorded at fixed stations within the estuary were not reflective of those experienced by free‐ranging crabs, but rather crabs were able to orientate and avoid low salinity within the estuary. The prevalence of low salinity exposure was linked to times of increased food availability within the estuary, suggesting that crabs were entering the shallows of the estuary to forage. The techniques used in this study demonstrate that DSTs are a viable means of determining the microhabitat conditions of crustaceans inhabiting highly variable environments.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,263 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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