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Enregistrement W2140273735 · doi:10.1007/s10641-009-9462-y

Movements of brown smoothhounds, Mustelus henlei, in Tomales Bay, California

2009· article· en· W2140273735 sur OpenAlexaff
Brent R. Campos, Maxfield A. Fish, Gardner J. Jones, R. W. Ford and G. D. Riley, Peter J. Allen, Peter Klimley, Joseph J. Cech, John T. Kelly

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Biology of Fishes · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisDivision of Agriculture and Natural Resources, University of California
Mots-clésDiel vertical migrationBayMovement (music)Environmental scienceOceanographyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasonic telemetry was used to analyze the effects of environmental variables on movement directions and movement rates of brown smoothhounds, Mustelus henlei , in Tomales Bay, California. Ultrasonic transmitters were surgically implanted in the peritoneal cavities of one male and five female brown smoothhounds and tracked during the period of 29 June to 15 July 2004. Coarse-scale tracking consisted of locating all tagged individuals multiple times during a single session, while fine-scale tracking consisted of following a single individual continuously during a session. Coarse-scale tracking suggested movement toward the inner bay with incoming and high tides and toward the outer bay with outgoing and low tides (P = 0.01), whereas the diel cycle had no apparent effect on their movement directions. Mean shark movement rate was 0.09 m s −1 (range: 0.01–0.34 m s −1 ), with diel and tidal cycles both having significant effects on their rates of movement (P = 0.02 and P < 0.01), respectively. We tracked two female sharks on a fine scale over three tracking sessions in July 2004. Both individuals exhibited higher rates of movement during the night compared to the day ( P < 0.01). While one shark’s rate of movement was not significantly affected by tidal stage, the other’s was ( P < 0.001).

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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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