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Enregistrement W2540966109 · doi:10.1111/fme.12163

Age validation, growth and mortality of introduced <i>Tilapia zillii</i> in Crater Lake Nkuruba, Uganda

2016· article· en· W2540966109 sur OpenAlexafffund
Jackson Efitre, Debra J. Murie, Lauren J. Chapman

Notice bibliographique

RevueFisheries Management and Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Biodiversity
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Natural SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsWildlife Conservation SocietyInternational Foundation for Science
Mots-clésFisheryFishingOtolithTilapiaFish <Actinopterygii>BiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Periodicity and timing of opaque zone formation in otoliths of introduced redbelly tilapia, Tilapia zillii (Gervais), in Crater Lake Nkuruba, Uganda, were validated using marginal increment. Age and growth were assessed through readings of biannuli in thin‐sectioned sagittal otoliths. Deposition of opaque zone formation in T. zillii otoliths was bimodal (March–May and September–November), corresponding to two seasonal peaks of precipitation characteristic of this equatorial region. Ages of T. zillii ranged from 2 to 8 years, with fish gillnetted offshore having a faster growth and attaining larger size‐at‐age than fish captured inshore in minnow traps, suggesting that use of multiple gears is needed when estimating the growth of T. zillii . Total instantaneous mortality ( Z ), estimated using catch curve analysis, was 0.74 for gillnetted fish and 0.71 for trapped fish. These estimates were at the low end of the total mortality reported for other tilapia species. Natural mortality ( M ) was estimated as 0.52–0.54 by applying Rikhter and Efanov's maximum age at maturity and Hoenig's maximum age methods, respectively. Fishing mortality ( F ) in Lake Nkuruba was 0.17–0.22, indicating a low exploitation level in the lake.

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 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,173 · 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.

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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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