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Enregistrement W2167573055 · doi:10.1139/f03-115

Sexual size dimorphism of walleye (<i>Stizostedion vitreum vitreum</i>)

2003· article· en· W2167573055 sur OpenAlexfundvenueno aff
Bryan A. Henderson, Nicholas C. Collins, George Emir Morgan, A. Vaillancourt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKementerian Sumber Asli dan Alam SekitarMinistry of Natural Resources
Mots-clésStizostedionSexual dimorphismBiologySexual maturitySpawn (biology)Growth rateAnimal scienceZoologyEcologyFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual size dimorphism of walleye (Stizostedion vitreum vitreum) is achieved by females having higher growth rates than males before and after maturation, resulting in females with greater asymptotic sizes. Mercury (Hg) concentrations in epaxial muscle by age and weight for 31 populations of walleye were used to evaluate the relative importance of differences in consumption and activity in generating sexual size dimorphism. Growth efficiency by sex, age, and maturity is estimated by a ratio of annual increments in weight (g) to annual increments of Hg (mg), using the pooled changes in weight and Hg loadings of males and females from all lakes. The higher growth rates of females arise from greater consumption and higher growth efficiency. Growth efficiency of both sexes is similar before maturity, but the growth efficiency of mature males is substantially lower than that of either immature males or mature females. We propose that the inferior growth efficiency of males is a function of the greater activity of males, particularly during the spawning season when scramble competition for fertilization is likely to produce substantial increases in male fitness as a result of increased efforts to find and spawn with females.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations104
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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