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Enregistrement W2123897171 · doi:10.1080/15222055.2015.1040568

Optimizing Time of Initiation for Triploid Walleye Production Using Pressure Shock Treatment

2015· article· en· W2123897171 sur OpenAlexaboutno aff
Eric R. Fetherman, Jesse M. Lepak, Bonnie L. Brown, D. James Harris

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Aquaculture · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine and Offshore Engineering Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyShock (circulatory)FisheryProduction (economics)ZoologyInternal medicineEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Walleyes Sander vitreus support important recreational and commercial fisheries, and have been introduced into many systems throughout the United States and Canada. Use of sterile triploid fish is a valuable management strategy for protecting native fish species from naturally reproducing populations of introduced predators like Walleyes. Hydrostatic pressure is one of the more effective methods for inducing triploidy in Walleyes, and the technique is currently evolving. A 2.7-L capacity electric pressure chamber (TRC-APV Aqua Pressure Vessel; TRC Hydraulics) was used to produce triploid Walleyes using hydrostatic pressure with eggs collected from Pueblo Reservoir, Colorado. The TRC-APV has many advantages over manually operated pressure chambers including its portability, large capacity, and safety. Here, the methods used to create triploid Walleyes using the TRC-APV and the flow cytometric methods for estimating the efficacy of ploidy induction from pooled samples of fry are described. In addition, times of initiation (TIs), the times between fertilization and when eggs were subjected to pressure, were varied to determine the optimal time for maximizing induction and hatching success rates. Results suggest that triploidy in Walleyes is maximized with a TI of approximately 7.5 min, whereas hatching success is maximized with a TI of just over 8 min.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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