MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2156552406 · doi:10.1139/z2012-004

Swimming performance and behaviour of young-of-the-year shortnose sturgeon (<i>Acipenser brevirostrum</i>) under fixed and increased velocity swimming tests

2012· article· en· W2156552406 sur OpenAlexaffvenue
David Deslauriers, James D. Kieffer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSturgeonBiologyAcipenserFish <Actinopterygii>Animal scienceFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swimming performance and behaviour in fish has been shown to vary depending on the investigation method. In this study, an endurance swimming curve was generated for young-of-the-year shortnose sturgeon (Acipenser brevirostrum LeSueur, 1818) (~7 cm total length, ~2 g) and compared with values determined in a separate incremental swimming (critical swimming, Ucrit) test. Using video, tail-beat frequency (TBF) was quantified and compared for fish swimming under both swimming tests. From the endurance-curve analysis, it was found that sturgeon did not display a statistically significant burst swimming phase. Maximum sustainable swimming speed (calculated to be 18.00 cm·s–1) from the endurance curve occurred at ~80% of Ucrit(22.30 cm·s–1). TBF was similar at all speeds for both swimming tests, except at speeds approaching Ucrit, where fish displayed TBFs of 4.29 Hz for the endurance protocol and 2.26 Hz for the Ucritprotocol. TBF was more variable between individuals swimming at the same speed within the Ucritcompared with the endurance protocol. Finally, a significant negative correlation was found between TBF and Ucritin individual fish, suggesting that station-holding may be an important energy saving strategy during swimming in this size class of sturgeon.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations30
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Zoology→Même sujetFish Ecology and Management Studies→Travaux en français237 207→