MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2176925085 · doi:10.1139/cjfas-2014-0489

Counterintuitive patterns of spawning stock age structure and recruitment in Lake Erie yellow perch (<i>Perca flavescens</i>)

2015· article· en· W2176925085 sur OpenAlexaffvenue
Fan Zhang, Kevin Reid, Thomas D. Nudds

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensOntario Commercial Fisheries' AssociationUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecundityPerchBiologyAbiotic componentJuvenilePredationPercidaeEcologyLarvaInterspecific competitionFisheryZoologyFish <Actinopterygii>PopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older spawning fish were often observed to contribute more recruits to harvested stocks than younger fish. However, effects of spawning stock age structure on recruitment were not universally detected. We tested effects of age-dependent absolute fecundity, age-dependent relative fecundity, and age-related maternal effects on recruitment by Lake Erie yellow perch (Perca flavescens). No effects of age-dependent absolute fecundity and age-dependent relative fecundity, nor positive age-related maternal effects, were detected at multidecadal or finer temporal scales of analysis, between 1975 and 2013. Instead, we found evidence of negative age-related maternal effects, of spatially and temporally varying strength; older cohorts in the spawning stock were sometimes associated with lower offspring survival. Such counterintuitive results imply that biotic and abiotic factors, such as interspecific predation, during larval and juvenile life stages might strongly affect recruitment of Lake Erie yellow perch.

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)0,001
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

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