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Enregistrement W2153746836 · doi:10.1139/f05-137

RNA/DNA ratio and total length of yellow perch (<i>Perca flavescens)</i> in managed and natural wetlands of a large fluvial lake

2005· article· en· W2153746836 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Delphine Tardif, Hélène Glémet, Philippe Brodeur, Marc Mingelbier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och Välfärd
Mots-clésPerchHabitatEcologyLimitingWetlandProductivityBiologyFluvialPredationFisheryEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RNA/DNA ratios and total lengths were compared to determine growth patterns of age-0 yellow perch (Perca flavescens) in managed and natural habitats of a large fluvial lake (Lake Saint-Pierre, St. Lawrence River, Quebec, Canada) over seasonal and yearly temporal scales. In 2002, the RNA/DNA ratio responded to degree-days accumulated over periods of 7–8 days before sampling, while in 2003, no relationship with temperature was established. The growth patterns obtained each year probably reflect indices responding to different limiting variables. In 2002, temperature would have been limiting, whereas in 2003, other factors such as prey availability, food quality, and competition may have influenced growth. In addition, the discrepancy between total length and RNA/DNA ratio observed in 2003 may reflect a differential time of response to limiting variables. These results together show that the two indices reflect growth at different time scales and suggest that their combination can help identify shifts between limiting environmental variables. Also, growth in managed wetlands during springtime was systematically superior to that in the natural environment, supporting the contention that managed wetlands are highly productive habitats. In natural habitats, growth rates were higher on the south shore by summer, which is consistent with the established north-south productivity gradient in Lake Saint-Pierre.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations24
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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