The growing degree-day and fish size-at-age: the overlooked metric
Notice bibliographique
Résumé
Growth rate in ectotherms, including most fish, is a function of temperature. For decades, agriculturalists (270+ years) and entomologists (45+ years) have recognized the thermal integral, known as the growing degree-day (GDD, °C·day), to be a reliable predictor of growth and development. Fish and fisheries researchers have yet to widely acknowledge the power of the GDD in explaining growth and development among fishes. We demonstrate that fish length-at-day (LaD), in most cases prior to maturation, is a strong linear function of the GDD metric that can explain >92% of the variation in LaD among 41 data sets representing nine fish species drawn from marine and freshwater environments, temperate and tropical climes, constant and variable temperature regimes, and laboratory and field studies. The GDD demonstrates explanatory power across large spatial scales, e.g., 93% of the variation in LaD for age-2 to -4 Atlantic cod (Gadus morhua) across their entire range (17 stocks) is explained by one simple GDD function. Moreover, GDD can explain much of the variation in fish egg development time and in aquatic invertebrate (crab) size-at-age. Our analysis extends the well-established and physiologically relevant GDD metric to fish where, relative to conventional time-based methods, it provides greater explanatory power.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».