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Enregistrement W2201201145 · doi:10.1139/f2011-059

Elemental fingerprints of southern calamary (<i>Sepioteuthis australis</i>) reveal local recruitment sources and allow assessment of the importance of closed areas

2011· article· en· W2201201145 sur OpenAlexvenueno aff
GT Pecl, S Tracey, L Danyushevsky, Simon Wotherspoon, Natalie A. Moltschaniwskyj

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCephalopods and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésSquidBiologyPopulationRange (aeronautics)MolluscaHatchlingEcologyFishingZoologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Movement of individuals over a range of temporal and spatial scales is a critical process in determining the structure and size of populations. For most marine species, a substantial amount of movement that is responsible for connecting subpopulations occurs when individuals are too small and numerous to be tagged using conventional methods. Using the elemental fingerprints of the statoliths of the squid Sepioteuthis australis and a robust machine learning classification technique, this study determined that newly hatched squid had elemental signatures that exhibited sufficient spatial variation to act as natural tags for natal origin and that elemental signatures can be used to allocate adult squid back to their natal site. Between 55% and 84% of the adult squid caught throughout the east and southeast of Tasmania, Australia, were classified back to an area that is closed to commercial fishing over much of the peak spawning period, and this was the only location with substantive evidence of natal recruitment. Although many studies have demonstrated the potential of this approach to discern connectivity between population units, few studies have successfully done so by then examining the trace element profiles of adults in addition to those of hatchlings as we have demonstrated with S. australis.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,029

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations21
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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