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Enregistrement W2956348919 · doi:10.1139/cjfas-2018-0391

Spatiotemporal variability in energetic condition of alewife and round goby in Lake Michigan

2019· article· en· W2956348919 sur OpenAlexvenueno aff
David B. Bunnell, Steven A. Pot­hoven, Patricia M. Armenio, Lauren Eaton, David M. Warner, Ashley K. Elgin, Lyubov E. Burlakova, Alexander Y. Karatayev

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological Survey
Mots-clésAlewifeRound gobyNeogobiusGobyPredationPelagic zoneFisheryEcologyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pelagic-oriented alewife (Alosa pseudoharengus) and benthic-oriented round goby (Neogobius melanostomus) are two important prey fishes in the Laurentian Great Lakes. In 2015, we evaluated their seasonal total energy (TE) across nine Lake Michigan transects. Round goby contained at least 48% more kilojoules of TE than alewife of equal length during spring and summer. TE varied spatially for both species, but only large alewife exhibited a consistent pattern, with higher values along the eastern shoreline. Variation in TE was not explained by site-specific prey densities for either species. Round goby energy density (ED) was higher in Lake Michigan than in central Lake Erie, but comparable to other regions of the Great Lakes. Alewife ED in 2015 was similar to that in 2002–2004 in Lake Michigan, with the exception of November (small alewife ED was 21% higher) and April (large alewife ED was 30% lower). Despite oligotrophication, our study suggests that starvation of juvenile and adults has not been directly contributing to overall declining prey fish abundance, although future research should evaluate the potential for overwinter starvation.

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 enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,215

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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