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Enregistrement W2127339641 · doi:10.1139/f03-071

Digestion of pelagic Ctenophora and Cnidaria by fish

2003· article· en· W2127339641 sur OpenAlexvenueno aff
Mary Needler Arai, David W. Welch, Adrienne L Dunsmuir, Melinda C. Jacobs, Adrian R Ladouceur

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Invertebrate Physiology and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigestion (alchemy)BiologyPelagic zonePredationJellyfishCnidariaZoologyGelatinous zooplanktonFish <Actinopterygii>FisheryEcologyCoralChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diet of chum salmon (Oncorhynchus keta) can range from a primarily arthropod to a primarily gelatinous composition. Because no data exist for the digestion rates of gelatinous prey in any fish, it has not been possible to convert data on stomach contents to feeding rates. We measured rates of digestion to address this issue. In freely feeding age-0 chum salmon, the ctenophore Pleurobrachia bachei was digested almost completely within 1 h, whereas 70% of shrimp sections of similar mass remained after 5 h at 13°C. To examine the fast progress of digestion at smaller intervals, age-0 and age-1 fish were also force-fed with whole P. bachei or sections of the hydromedusa Aequorea victoria. These data emphasize the necessity of examining fish stomachs very quickly after capture. Although gelatinous organisms have high water and salt content relative to their organic content, given the rapid rates of digestion observed, coelenterates might rival arthropods as energy sources.

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)0,000
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations110
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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