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Enregistrement W2999036010 · doi:10.1093/conphys/coz099

Evaluating the effect of dorsal muscle biopsies on adult Atlantic salmon growth and marine return rates

2019· article· en· W2999036010 sur OpenAlexafffund
Kristin Bøe, Martha J. Robertson, Ian Fleming, Michael Power

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooFisheries and Oceans CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologySpawn (biology)Fish migrationFisherySampling (signal processing)DorsumZoologyEcologyFish <Actinopterygii>Anatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing conservation and animal-welfare concerns have driven the development of non-lethal sampling of fish populations, with the use of muscle tissue biopsies now being routinely applied as a sampling method in the wild. Crucial to the success of non-lethal sampling, however, is an evaluation of the short- and long-term consequences of the treatment and ultimately the determination of how these may affect organism mortality and other fitness-related traits. The current study evaluated the use of a dorsal muscle biopsies on post-spawned Atlantic salmon emigrating to sea and undertaking a 2-month long-feeding migration before returning to spawn. Using mark-recapture, return rates and growth were compared between fish that were biopsied and externally tagged, and a control group tagged only with external tags. The biopsy treatment showed no lasting effects on fish as estimated from the two key fitness-related parameters. Results, therefore, suggest the technique can be more widely applied to gather information on marine migrating Atlantic salmon and other anadromous fishes that can be intercepted as they descend and ascend rivers during seasonal migrations. Coupled with modern tagging technologies, the use of biopsies may facilitate an improved understanding of movement and its consequences in terms of feeding patterns and 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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