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Enregistrement W2580708971 · doi:10.1139/cjfas-2016-0288

The combination of bivariate and multivariate methods to analyze character synchronization and early allometric growth patterns in the stellate sturgeon (<i>Acipenser stellatus</i>) as tools for better understanding larval behavior

2017· article· en· W2580708971 sur OpenAlexvenueno aff
Hamid Eshaghzadeh, Carles Alcaráz, Arash Akbarzadeh, Enric Gisbert

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria
Mots-clésBiologyJuvenileAcipenserAllometryMetamorphosisLarvaOtolithZoologyHatchingLake sturgeonMultivariate statisticsAnatomyEcologySturgeonFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multivariate allometry patterns and length at metamorphosis (Lm) were determined in Acipenser stellatus by means of principal component analysis from 12 morphometric characters. The multivariate analysis differentiated three growth stanzas: the prelarval, larval, and early juvenile stages. The prelarval stage comprised the period from hatching (9.7 mm in total length, TL) to the transition to exogenous feeding (17.7 mm TL, Lm1), a period characterized by yolk sac depletion and fast growth of the anterior and posterior body regions. These changes coincided with the development of sensory, feeding, respiratory, and swimming systems to improve foraging behavior and predator avoidance. During the larval period (17.7–52.8 mm, Lm1–Lm2), specimens reached a juvenile phenotype characterized by the development of median fins, elongation and flattening of the snout and formation of bony scutes, and the improvement of their swimming capacities, allowing larvae to regulate their dispersal distance from the spawning grounds. The end of the larval period and acquisition of the juvenile phenotype were found after Lm2 when some variables reached isometry or even displayed a negative allometric growth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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