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Enregistrement W2469012352 · doi:10.1093/icesjms/fsw104

Determining natal sources of capelin in a boreal marine park using otolith microchemistry

2016· article· en· W2469012352 sur OpenAlexafffundabout
Angélique Lazartigues, Stéphane Plourde, Julian J. Dodson, Olivier Morissette, Patrick Ouellet, Pascal Sirois

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversité LavalFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks CanadaFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à Chicoutimi
Mots-clésCapelinForage fishOtolithFisheryHabitatTrophic levelPopulationEcologyGeographyPredationEnvironmental scienceBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effectiveness of marine conservation areas are influenced by the structure of the food webs they encompass, including the population dynamics of potentially important forage species that occupy trophic positions between those of zooplankton and higher trophic levels. Capelin is a key forage species for marine mammals, seabirds, and fish in the Saguenay-St. Lawrence Marine Park (SSLMP, Canada), yet knowledge on its population dynamics is incomplete. In particular, the natal sources sustaining this critical forage species within the conservation area remain unknown. Otolith microchemistry as an index of natal habitat was investigated, including measures of boron, barium, iron, magnesium, manganese, and strontium over the protracted spawning season of capelin. Otolith microchemistry indicated that the principal natal source of 1+ capelin found within the SSLMP was located in the St. Lawrence estuary, outside the conservation area boundaries. To ensure the sustainability key forage species within the conservation area, larger scale long-term management strategies are necessary to encompass ecological processes related to capelin that extend beyond the conservation area boundaries.

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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,447

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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