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Enregistrement W2150698437 · doi:10.1139/f05-182

Rule of age and size at maturity of chum salmon (<i>Oncorhynchus keta</i>): implications of recent trends among <i>Oncorhynchus</i> spp.

2005· article· en· W2150698437 sur OpenAlexvenueno aff
Kentaro Morita, S. Morita, Masa‐aki Fukuwaka, Hiroyuki Matsuda

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncorhynchusMaturity (psychological)BiologyGrowth rateSexual maturityEcologyFisheryZoologyFish <Actinopterygii>Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last quarter of the 20th century, the size at maturity of many North Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) populations decreased. During this same period, the age at maturity increased, implying that the growth rate of Pacific salmon decreased, probably owing to environmental changes. To elucidate these trends, we identified the rule of age and size at maturity of Japanese chum salmon (Oncorhynchus keta), which was that slow-growing salmon initiated maturation at an older age and smaller size than did fast-growing salmon. We then simulated the potential modification of age and size at maturity in response to changing growth rate using a size-structured model with age- and size-specific maturation rates. This showed that reducing the growth rate without assuming a genetic change was sufficient for realistic modeling of recent changes. In addition, the observed rule of age and size at maturity was consistent with the optimal age and size at maturity in terms of maximizing the fitness. Our results attributed the recent trends in chum salmon's increasing age and decreasing size at maturity to an adaptive phenotypic response to a reduced growth rate.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations64
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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