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Enregistrement W3093220084 · doi:10.1007/s11160-020-09611-1

Systematic review and meta-analysis of PIT tagging effects on mortality and growth of juvenile salmonids

2020· article· en· W3093220084 sur OpenAlexaff
Knut Wiik Vollset, Robert J. Lennox, Eva B. Thorstad, Samuel Auer, Kerstin Bär, Martin H. Larsen, Shad Mahlum, Joacim Näslund, Henrik Stryhn, Ian R. Dohoo

Notice bibliographique

RevueReviews in Fish Biology and Fisheries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensHealth PEI
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésJuvenileBiologySalmoFisheryFish <Actinopterygii>Meta-analysisOncorhynchusChinook windEcologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A systematic review and meta-analysis was conducted to evaluate the appropriate tag:fish size ratio when tagging juvenile salmonids (generaOncorhynchus,Salmo, andSalvelinus). The review yielded 18 publications with 211 control and treatment groups reporting results from laboratory studies on the effects of passive integrated transponder (PIT) tags, plus a small number of additional studies on acoustic transmitters. A meta-analysis of the PIT tagging studies showed significant heterogeneity among studies with respect to mortality. Meta-regression revealed that juvenile salmonid mortality increased curvilinearly with the tag:fish length ratio, indicating that mortality risk is rapidly enhanced as smaller fish or larger tag sizes are used. The tag:fish length ratio effect on daily length or mass gain increased linearly. The results provide an estimate of the effects of the tag:fish length ratio on mortality and growth parameters in juvenile salmonids. Based on this, we suggest that researchers can follow best practices for tagging juvenile salmonids with tags that are not greater than 17.5% of fish total length (TL). This equates a minimum size threshold of 131 mm TL for tagging salmonids with 23-mm PIT tags, and 69 mm TL with 12-mm PIT tags. This information can assist researchers, managers, and welfare agencies striving to use the best possible evidence to make informed decisions regarding fish tagging.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,022
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations84
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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