Laboratory testing of a growth hypothesis for juvenile squid <i>Loligo pealeii</i> (Cephalopoda: Loliginidae)
Notice bibliographique
Résumé
Growth modeling in squid has been hampered by a paucity of raw growth data on live individuals. We reared wild juvenile squid Loligo pealeii, for up to 97 days post capture, to determine the form of growth and to test the hypothesis that a 5°C difference in temperature would significantly affect growth rates. Precapture growth rates (the instantaneous relative growth rate or percent increase in body mass per day (IRGR)) of 811% were estimated using statolith age data. Laboratory growth rates over a maximum of 97 experimental days fell into two phases in which most L. pealeii grew exponentially, albeit at a slower rate in phase 2. In both phases, the values of IRGR were significantly higher for L. pealeii reared at 20°C than for those reared at 15°C, being respectively, 4.36 and 2.69 in phase 1 and 2.57 and 1.63 in phase 2. This study provides strong evidence of phase-specific temperature sensitivity in squid growth. The IRGR values obtained were used to simulate the growth of squid hatched in nature from May to September in a simple predictive model. The growth simulations indicated that, by the end of phase-1 growth, squid hatched in June and July were two and three times the weight, respectively, at the same age, as squid hatched in May, owing to their exposure to warmer temperatures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».