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Enregistrement W2947089876 · doi:10.1139/cjfas-2018-0404

Validity of age estimates from muskellunge (<i>Esox masquinongy</i>) fin rays and associated effects on estimates of growth

2019· article· en· W2947089876 sur OpenAlexvenueno aff
Derek P. Crane, Marinda R. Cornett, Cory J. Bauerlien, Michael L. Hawkins, Daniel A. Isermann, Jeff Hansbarger, Kevin L. Kapuscinski, Jonathan R. Meerbeek, Timothy D. Simonson, Jeffrey M. Kampa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCalifornia Department of Fish and WildlifeIowa Department of Natural ResourcesVirginia Department of Game and Inland FisheriesWisconsin Department of Natural ResourcesCoastal Carolina UniversityIllinois Department of Natural Resources
Mots-clésFish <Actinopterygii>EsoxEstimationStatisticsAge groupsMathematicsDemographyBiologyFisheryPike

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate age estimates are critical for understanding life histories of fishes and developing management strategies for fish populations. However, validation of age estimates requires known-age fish, which are often lacking. We used known-age (ages 1–25) muskellunge (Esox masquinongy) to determine the precision and accuracy of age estimates from fin rays. We also determined whether fin location (anal or pelvic), fin ray number, and preparation methods affected accuracy and precision. Lastly, we determined whether von Bertalanffy growth parameters estimated from fin ray ages were similar to parameters estimated from known ages. Precision and accuracy of age estimates from anal and pelvic rays were similar and estimates were relatively precise (coefficient of variation = 8.5%) and accurate (mean absolute difference from known age = 0.85 years) for ages 4–15, but ages were overestimated for younger fish and underestimated for older fish. Growth models based on estimated age were similar to models based on known age. Anal and pelvic rays offer a nonlethal alternative for age estimation of muskellunge ages 4–15 and for producing reliable estimates of 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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