MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2530708038 · doi:10.18331/sfs2016.3.1.4

Investigation of size and shape differences depend to sex, age and season on scales of smallmouth lotak (Cyprinion kais)

2016· article· en· W2530708038 sur OpenAlexvenueno aff
Saniye Bilici, Alaettin Kaya, Muhammed Yaşar Dörtbudak

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a total of 82 (49♀♀, 33♂♂) Cyprinion kais samples from the same location in the river of Tigris were collected and ages of scales taken from front and upper section of lin lateral of dorsal fins of fishes were determined and photographed by an Olympus digital camera with Canon SX7 model binocular under the same conditions and then six landmarks were taken by using tpsDig ver. 2.32 software. Afterwards, procrustes analysis was conducted. After separating shapes and sizes, ANOVA, PCA, CVA/MANOVA and DFA analyses were performed. According to the results of the analyses, there was a significant difference between the samples in terms of gender and size (Size ANOVA: F= 50.6, p<.0001); at the same time the difference between samples in terms of shape was at the level of (Shape ANOVA: F= 3.92, p =0.0002); there was a significant difference between samples at different ages in terms of size (Size ANOVA: F= 44.08, p<.0001), however, no difference was found in terms of the shape of the samples; there was a significant difference between size (Size ANOVA: F= 17.87, p<.0001) of the samples but no difference was found between shape of them depending on the season. For gender, age and seasons, the first two components explain 61.4%, 63.6% and 63.4% of total variance, respectively. As a result, there was a difference between sizes of the C. kais species depending on gender, age of the fishes and the season; however, although there was a difference between shapes of the samples depending on gender variable, no difference was found depending on age of the fish and the season.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,070 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Survey in Fisheries SciencesMême sujetFish Biology and Ecology StudiesTravaux en français237 207