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Enregistrement W2264677735 · doi:10.1093/icesjms/fsv160

Death from near and far: alternate perspectives on size-dependent mortality in larval fish

2015· article· en· W2264677735 sur OpenAlexaffabout
Pierre Pepin

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTable (database)Trophic levelIchthyoplanktonLarvaBiologyFish <Actinopterygii>Mortality rateEcologyPlanktivoreFisheryStatisticsDemographyMathematicsNutrientComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay contrasts the inferences about the patterns of size-dependent mortality in larval fish based on the traditional catch-curve approach with that achieved through the vertical life table method in an application to data from coastal Newfoundland. Although both approaches reveal that the average mortality rates decline with increasing body size, the rate of decline estimated using the vertical life table approach is much less pronounced than estimated from the catch-curve method. More important, however, is that on a case-by-case assessment the vertical life table reveals that mortality increases with increasing body size in 70% of the cases and declines in the remainder. Instances with greater rates of loss in larger individuals are consistent with larvae becoming more susceptible to the dominant planktivore in the study region. The contrasting results indicate that the patterns of change in mortality rates need to be measured over relatively short-time and/or length intervals. Such inferences have important implications for the development of studies dealing with larval fish dynamics. To be effective and applicable, comparative analyses that aim to develop macroscopic principles for the early life stages of fish must take the local food web structure into consideration to gain appropriate understanding of the trophic interactions that most strongly affect losses from larval fish populations.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations31
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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