MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2164542926 · doi:10.1139/cjfas-2014-0320

Influence of wind, wave, and water level dynamics on walleye eggs in a north temperate lake

2014· article· en· W2164542926 sur OpenAlexvenueno aff
Joshua K. Raabe, Michael A. Bozek

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoreSpawn (biology)Water levelWave heightWind waveReefEnvironmental scienceOceanographyFisheryHydrology (agriculture)EcologyBiologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Walleye (Sander vitreus) populations are cyclic because of biotic and abiotic factors, and wind activity, wave energy, and water levels may be influential given walleye spawn close to shore. We installed an anemometer and tridirectional velocimeter on a spawning reef in Big Crooked Lake, Wisconsin, in 2005 to determine wind–wave relationships and wave energy exceedance of critical velocities of both egg (affecting transport) and substrates (affecting abrasion or burial). To evaluate egg movement, we delineated egg locations at adhesive, postspawn, and black-eyed stages and surveyed on-shore for stranded eggs. We monitored water level with a staff gauge. Wind and wave velocities were significantly (p < 0.01) correlated, and wave velocities were significantly higher (p < 0.01) nearshore (2.0 m) than further from shore (4.6 m). Mean nearshore wave velocities were often sufficient to initiate movement of nonadhesive eggs (45% of records) and fine sand (39%) during egg incubation. Surveys indicated waves moved eggs closer to shore and some onto shore. Water level fluctuations (range = 2.4 cm) likely did not strand or desiccate eggs. We documented that wind and wave activity transports eggs and substrates and should be considered a critical factor in annual walleye egg survival and year-class strength.

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)0,001
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 enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences→Même sujetFish Ecology and Management Studies→Travaux en français237 207→