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Enregistrement W2193634096 · doi:10.1590/s1679-87592015085106303

Fish assemblages in a small temperate estuary on the Argentinian coast: spatial variation, environmental influence and relevance as nursery area

2015· article· en· W2193634096 sur OpenAlexfundno aff
Agustín Solari, Andrés J. Jaureguizar, Andrés C. Milessi, Mirta Lidia García

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Oceanography · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésSciaenidaeEstuaryTemperate climateCommunity structureMugilEcologyFisheryOrdinationBiologyGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThe effects of different environmental variables on the fish community structure were evaluated in a small temperate estuary. The biological and environmental data were collected bimonthly between 2007 and 2009 along the main estuarine axis. Multivariate analyses were applied (CLUSTER, SIMPER, CCA) to determine the spatial structure of fish community and to estimate the environmental influence on it. A total of 48 species of "teleost" fishes were observed, with the families Characidae and Sciaenidae presenting the largest number of species, 90% of the catches being juveniles. The fish community was overwhelmingly dominated by one species (Micropogonias furnieri, 88.9%), and only four species contributed more than 1% of total catch (Odontesthes argentinensis5.4%, Brevoortia aurea 1.1%, Paralonchurus brasiliensis 1.1%, and Mugil platanus 1.0%). Estuarine and freshwater stragglers dominated in number of species, followed by freshwater migrants and marine migrants. Three areas with different fish assemblages, with distinctive species and functional guilds, were defined along the main axis. The occurrence and spatial spread of these areas were linked to spatial variation in salinity, which was consistently influenced by discharge from the Río de la Plata and local precipitation. The results highlight the importance of shallow environments as nursery areas and permit emphasis on their susceptibility to environmental changes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,228
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 tête enseignante, 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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