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Enregistrement W2316968146 · doi:10.1017/s0031182014000110

Parasites as biological tags of marine, freshwater and anadromous fishes in North America from the tropics to the Arctic

2014· review· en· W2316968146 sur OpenAlexaff
David J. Marcogliese, Kym C. Jacobson

Notice bibliographique

RevueParasitology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyFisheryClupeaGadusFish migrationPelagic zoneHerringDemersal zoneDemersal fishPacific herringCopepodEcologyOceanographyFishingFish <Actinopterygii>Crustacean

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parasites have been considered as natural biological tags of marine fish populations in North America for almost 75 years. In the Northwest Atlantic, the most studied species include Atlantic cod (Gadus morhua), Atlantic herring (Clupea harengus) and the redfishes (Sebastes spp.). In the North Pacific, research has centred primarily on salmonids (Oncorhynchus spp.). However, parasites have been applied as tags for numerous other pelagic and demersal species on both the Atlantic and Pacific coasts. Relatively few studies have been undertaken in the Arctic, and these were designed to discriminate anadromous and resident salmonids (Salvelinus spp.). Although rarely applied in fresh waters, parasites have been used to delineate certain fish stocks within the Great Lakes-St Lawrence River basin. Anisakid nematodes and the copepod Sphyrion lumpi frequently prove useful indicators in the Northwest Atlantic, while myxozoan parasites prove very effective on the coast and open seas of the Pacific Ocean. Relative differences in the ability of parasites to discriminate between fish stocks on the Pacific and Atlantic coasts may be due to oceanographic and bathymetric differences between regions. Molecular techniques used to differentiate populations and species of parasites show promise in future applications in the field.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,322 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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