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Enregistrement W2145297870 · doi:10.1139/f01-051

Estimation and analysis of biological parameters in elasmobranch fishes: a comparative life history study

2001· article· en· W2145297870 sur OpenAlexvenueno aff
Michael G. Frisk, Thomas J. Miller, Michael J. Fogarty

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International Center
Mots-clésFecundityBiologyPopulationLife historyLife history theoryRange (aeronautics)FishingEcologyLongevityTaxonFisheryZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Published life-history parameters for sharks, skates, and rays over a wide geographic range were used to develop predictive models to estimate parameters that are difficult to measure or have not been previously estimated in elasmobranch species. We determined empirical relationships between body size (total length) and length at maturity (Lm) and age at maturity (Tm). The data used in determining these empirical relationships, the von Bertalanffy parameters asymptotic length (L[Formula: see text]) and growth rate (k), and natural mortality (M) and maximum age (Tmax) were used to describe the life-history strategies of elasmobranch fishes. M/k and Beverton's growth–maturity–longevity plots were used to make comparisons between teleost fishes, reptiles, and elasmobranchs. We found that the M/k ratio in elasmobranchs is significantly different from those for other fish and reptile taxa. We linked elasmobranch species fecundity (f) and Tm to potential vulnerability to population decline under exploitation. We found that larger species of elasmobranchs have lower growth rates (k) and potential population increases (r'). Elasmobranchs can be categorized by species maximum length to determine susceptibility of decline under exploitation. Generally, species greater than 100 cm are characterized by life-history and population traits that place them at greater risk of population decline.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations335
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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