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Enregistrement W3080914754 · doi:10.1111/faf.12496

A meta‐analysis of gas bubble trauma in fish

2020· article· en· W3080914754 sur OpenAlexafffund
Naomi K. Pleizier, Dirk A. Algera, Steven J. Cooke, Colin J. Brauner

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSupersaturationFish <Actinopterygii>Freshwater fishMeta-analysisGillFisheryBiologyEnvironmental scienceEcologyChemistryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Total dissolved gas (TDG) supersaturation generated by dams is known to cause gas bubble trauma (GBT) and mortality in fish, but despite many studies on the topic, there have been no recent attempts to systematically review the data. We conducted a systematic review and meta‐analysis to determine how different levels of TDG supersaturation in laboratory experiments impact mortality and GBT outcomes of freshwater fishes. We also examined all TDG laboratory studies on freshwater fish to identify research gaps in the GBT literature. Factors that improved the linear mixed‐effects models and Cox proportional hazards models of the relationship between TDG supersaturation and time to 50% mortality, time to 10% mortality, time to the appearance of bubbles in the gills and time to external GBT symptoms include depth, temperature, oxygen‐to‐nitrogen ratios, species, body mass, the interaction between TDG and depth and author group for one or more of the models of the relationship between TDG and GBT outcomes. Of the 99 GBT studies we found in our search, 74% quantified mortality outcomes, with limited assessment of quantitative behavioural, histological and performance outcomes. Moreover, the majority of studies were conducted on salmonids. We therefore recommend additional studies on non‐salmonid species to enhance our understanding of the mechanisms of GBT and community effects with use of more diverse sublethal outcomes. We also recommend random subject allocation to treatments, complete reporting, consistent methods between treatments and the use of control groups (which were often lacking) for more rigorous experimental designs.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,996

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)0,0050,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,175 · 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.

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

Citations65
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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