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Enregistrement W2774037339 · doi:10.1111/jai.13582

A practical guide for assigning sex and stage of maturity in sturgeons and paddlefish

2017· article· en· W2774037339 sur OpenAlexaff
Molly A. H. Webb, Joel P. Van Eenennaam, James A. Crossman, Frank A. Chapman

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ichthyology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésBiologyMaturity (psychological)Sexual maturityStage (stratigraphy)Sexual dimorphismEcologyZoologyDevelopmental psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this paper is to improve the assignment of sex and stage of maturity for sturgeons and paddlefish by providing both an overview of the gonadal stages of maturity and general guidelines and training needs for the four most commonly used techniques to assign sex and stage of maturity including ultrasound, endoscopy, plasma sex steroid analysis, and biopsy of the gonads via celiotomy. Sturgeons and paddlefish do not express external sexual dimorphism, which can make assignment of sex and stage of maturity challenging. Correct assignment of sex and stage of maturity is important for management of wild populations as well as for aquaculture, whether for conservation or commercial production. Selecting a technique to use when assigning sex and stage of maturity will depend on a number of factors; a comparison among these techniques is provided in this review, including tradeoffs, to help assist in technique selection based on specific research or production goals. The use of more than one technique may be beneficial to determine error rates associated with a single technique. This review is intended to serve as a practical resource when assigning sex and stage of maturity in field or laboratory settings in addition to stressing the importance of correctly identifying sex during research and in the management of populations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,039

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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