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Enregistrement W2291129150 · doi:10.1139/cjfas-2015-0040

Impact of hatch date on early life growth and survival of Mueller’s pearlside (<i>Maurolicus muelleri</i>) larvae and life-history consequences

2015· article· en· W2291129150 sur OpenAlexvenueno aff
Arild Folkvord, Geir Gundersen, Jon Albretsen, Lars Asplin, Stein Kaartvedt, Jarl Giske

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOtolithHatchingBiologyLarvaFjordLife history theoryZoologyFisheryLife historyFish <Actinopterygii>EcologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth and survival of Maurolicus muelleri larvae in Herdlefjorden, Norway, were investigated by daily otolith increment analysis. While high egg densities were generally observed throughout the spawning season, three cohorts each with a narrow window of hatching dates were identified. The first of these cohorts was characterized by low growth and poor morphometric condition and disappeared from the fjord during autumn. High-resolution drift modeling indicated that Herdlefjorden had a net export of larvae and negligible import in the period cohort 1 disappeared. Yet, the advective loss rate of larvae was not considered high enough to explain the near complete disappearance of the first cohort. An otolith-based growth chronology indicated that growth conditions in Herdlefjorden improved noticeably around mid-September and remained favorable the following month. The analysis of daily otolith increments could thus be used to document within-season variability in larval growth and survival. The low and variable survival due to short-term fluctuations in environmental conditions indicate that multiple batch spawning is an adequately evolved life-history strategy for marine planktivorous fish such as M. muelleri.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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