Modeling the timing of spawning and hatching of shortnose sturgeon, <i>Acipenser brevirostrum</i>, in the Saint John River, New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Timing of spawning and hatching of shortnose sturgeon, Acipenser brevirostrum , in the Saint John River, New Brunswick, Canada, was estimated using inverse prediction. We examined egg incubation periods at 5, 9, and 13 °C to back-calculate spawning dates. No larvae hatched at 5 °C. At 9 and 13 °C, hatching began after 18 and 8 days post fertilization, respectively. Lengths of yolk-sac larvae reared in the laboratory at 13–21 °C were used to develop a temperature-mediated Gompertz growth model. The inverted Gompertz model, predicting larval age from larval size and water temperature, was applied to 671, 164, and 746 larvae captured in the wild in 2008, 2009, and 2010, respectively. Estimated hatching distributions peaked in late May, and mean spawning events were predicted to occur in late April – early May (9 °C scenario) and middle to late May (13 °C scenario). Larval ages at the two sampling transects, 4.5 km apart, were similar, while catch per unit effort was lower downstream, indicating mortality during dispersal. Inverse prediction of larval ages provides fast and cost-effective estimates of the timing of spawning, hatching, and larval migration in the wild.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».