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Enregistrement W2167174358 · doi:10.1139/f05-092

Protective refuges for seeded juvenile scallops (<i>Placopecten magellanicus</i>) from sea star (<i>Asterias</i> spp.) and crab (<i>Cancer irroratus</i> and <i>Carcinus maenas</i>) predation

2005· article· en· W2167174358 sur OpenAlexvenueno aff
Melisa C. Wong, Myriam A. Barbeau, Allan Hennigar, Shawn Robinson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScallopAsteriasBiologyPredationFisheryCarcinus maenasJuvenileMytilusBlue musselBivalviaMusselMolluscaDecapodaEcologyCrustaceanStarfish

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined two methods to provide refuge for seeded juvenile sea scallops (Placopecten magellanicus) from sea star (Asterias spp.) and crab (Cancer irroratus and Carcinus maenas) predation by considering (i) initial density of seeded scallops and (ii) presence of an alternative prey species (blue mussel (Mytilus edulis)). In the seeding density experiment, underwater plots were seeded with different densities of scallops (1, 6, and 69·m–2). In the alternative prey experiment, plots were seeded with one density of scallops (5·m–2) and different densities of mussels (0, 5, and 30·m–2). Animal densities were monitored over time, and predation rate was estimated using tethered scallops. In the seeding density experiment, scallop density in plots initially seeded with 6 scallops·m–2 decreased at the slowest rate. Estimated predation rate of scallops in all plots tended to increase with prey density. In the alternative prey experiment, mussel density decreased immediately after seeding, while scallop density decreased after approximately 1 week. Estimated predation rate of scallops decreased with increasing mussel density. Also, sea stars aggregated in plots containing scallops and mussels. In both experiments, 17%–58% of seeded scallops were lost to dispersal, and final scallop density was approximately 1·m–2, independent of treatment.

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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations27
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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