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Enregistrement W2594881023 · doi:10.1139/cjfas-2016-0256

Modeling the drift of European (<i>Anguilla anguilla</i>) and American (<i>Anguilla rostrata</i>) eel larvae during the year of spawning

2017· article· en· W2594881023 sur OpenAlexvenueno aff
Håkan Westerberg, Selma Pacariz, Lasse Marohn, Vilhelm Fagerström, Klaus Wysujack, Michael J. Miller, Marko Freese, Jan‐Dag Pohlmann, Reinhold Hanel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchU.S. NavyBundesministerium für Ernährung und LandwirtschaftDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAnguilla rostrataSargasso seaAnguillidaeFisheryOceanographyLarvaSubtropicsCurrent (fluid)BiologyGeographyEcologyGeologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distribution of the leptocephalus larvae of European (Anguilla anguilla) and American (Anguilla rostrata) eels collected during recent Sargasso Sea surveys was used to model larval drift. The drift trajectories of individual larva were back-calculated to the estimated time of spawning, using current data from two global oceanographic assimilation models. The results of both models give the same overall result; widespread spawning extended in time from December to March. The drift was also calculated forwards for approximately 1 year. The forward drift modelling showed that most leptocephali remained in the area south of the Subtropical Frontal Zone. One conclusion is that the majority of leptocephali remain trapped and possibly die in the retention area. A small proportion of leptocephali are entrained into the Gulf Stream system. An implication is that the spawning success may be highly sensitive to oceanographic and climatic factors that alter the dispersion of leptocephali out from the retention area. An alternative interpretation is that the surveys were made too late after the peak spawning period and that the core spawning area was missed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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