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Enregistrement W2558666600 · doi:10.1093/plankt/fbw075

Considering non-predatory death in the estimation of copepod early life stage mortality and survivorship

2016· article· en· W2558666600 sur OpenAlexaffabout
Wendy C. Gentleman, Erica Head

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalanus finmarchicusCopepodSurvivorship curveEstimationEcologyPopulationVital ratesBiologyLongevityMortality rateAllee effectStage (stratigraphy)StatisticsPopulation growthDemographyEconomicsCrustaceanMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimation of early stage mortality is essential for predicting copepod population dynamics and ecological linkages. Standard methods do not distinguish among types of mortality, nor do they consider that samples may include dead individuals, which can lead to misinterpretation and bias. Here, we develop theory to explain how non-predatory death, or “expiration”, influences <it>in situ</it> abundances. We present an amended population dynamics model that accounts for the production of non-viable eggs, expiration of live individuals and losses of dead individuals. This model is used to derive generalizations of four vertical mortality estimation methods, including the widely used Vertical Life Table approach. These new formulae are applied to data for <it>Calanus finmarchicus</it> in the Labrador Sea to illustrate the potential effects of reduced viability on estimated early stage loss rates and survivorship. Results show that even slight reductions in viability can impart significant changes, with the nature of the effect varying among methods, consistent with previous studies. We explain the reasons for these differences and how the common practice of aggregating stages masks the ecological significance of egg viability. Our analysis reinforces previous recommendations for scientists to consider expiration in their estimates of mortality, and in designing their empirical studies.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,370
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 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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