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Enregistrement W2577640090 · doi:10.1139/cjfas-2016-0325

Larval fish dispersal along an estuarine–ocean gradient

2017· article· en· W2577640090 sur OpenAlexvenueno aff
Sandra Ramos, Claire B. Paris, Maria Manuel Angélico

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidade do Porto
Mots-clésEstuarySalinityOceanographyBiological dispersalIchthyoplanktonTransectEnvironmental scienceDissolved organic carbonChlorophyll aEcologyAbundance (ecology)FisheryBiologyGeologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigated the larval fish dispersal along an estuarine–ocean gradient to explore connectivity between ocean and estuaries. During spring 2009, a combined ocean–estuarine survey was conducted along the Lima estuarine salinity gradient and in two transects off the adjacent coast (northwestern Iberian Peninsula), until the 100 m isobaths. Salinity, total particulate matter, particulate organic matter, total dissolved carbon, and dissolved organic carbon reached higher values at the ocean, and chlorophyll a and nutrients increased at the estuary. From the total 56 taxa identified, 14 were present along the gradient, including estuarine species (ES), marine stragglers (MS), and migrants (MM). Canonical correspondence analysis showed that species were separated along the gradient according to their ecological functional classification. MM associated with high salinity were separated from ES correlated with lower salinities and high chlorophyll a concentrations of inner estuary. Flounder (Platichthys flesus) showed a typical spatial gradient of MM, with abundance increasing from the ocean towards inner estuary. The dispersal of larvae along the Lima estuarine–ocean gradient was indicative of connectivity between habitats, emphasizing the need to consider this feature in management plans, mainly for species exploited by commercial fisheries.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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