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Enregistrement W3092018324 · doi:10.15407/gb1906

Distribution and morphological features of the common sunfish Lepomis gibbosus (Linnaeus, 1758) in waters of Luhansk Oblast, Ukraine

2020· article· en· W3092018324 sur OpenAlexaboutno aff
Ė. Z. Koval, Vitaliy Foroshchuk

Notice bibliographique

RevueGeo&Bio · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Biological Research in Conflict Zones
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLepomisFisheryZoologyGeographyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The common sunfish (Lepomis gibbosus), a representative of the North American fish fauna, became widespread in waters of south-eastern Ukraine. Currently, it is known from water bodies of the Northern Pryazovia, from the basins of the Dnipro and Siversky Donets Rivers. The common sunfish is a recent invader species in the fish fauna of the Siversky Donets and Mius Rivers. Fish were caught in the Siversky Donets River above and below the dam of the Schastinska TPS, in the rivers Luhan, Olkhova, and Luhanchik, an in the reservoir of the former Shteregresovska TPS on the Mius River. They were caught on a fishing rod in June-July 2015–2019. Findings of the common sunfish from the Aydar and Derkul Rivers are also known. Morphometric features of the common sunfish L. gibbosus were studied for the first time. An analysis of the data revealed that the occurrence of the common sunfish in the studied water bodies led to the formation of a more elongated body shape compared to individuals from the native range (Ontonabe River, Canada). This is confirmed by the maximum values of average length of the head, dorsal and pectoral fins, post-dorsal distance, and body height in relation to standard body length. Although the caught fish had slightly higher average values of standard body length compared to those from the natural range, determination of Student's t-test confirmed the revealed regularity between fish samples from the Sіversky Donets and Ontonabe Rivers according to these characters, but there was no significant difference between the average values of the pectoral fin length. Comparison of fish samples from the Dnieper and Ontonabe Rivers showed a significant difference between the mean values of only the largest body height among the considered characters. No significant differences in the mean values of these characters were found when comparing fish samples from the Sіversky Donets and Dnipro Rivers. Special deviations of meristic features in the studied fish were not noted, only their range of variation was wider. Due to the significant rate of its expansion and the damage caused to aborigine ichthyofauna, this invasive species should receive quarantine status in the near future.

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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,377

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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