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Enregistrement W3123044358 · doi:10.1594/pangaea.925914

Seawater carbonate chemistry and reproductive development,larval survival and larval size of eastern oyster (Crassostrea virginica)

2020· dataset· en· W3123044358 sur OpenAlexaboutno aff
Jeff C. Clements, Claire E. Carver, Martin A. Mallet, Luc A. Comeau, André L. Mallet

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrassostreaLarvaOysterSeawaterCarbonateFisheryEastern oysterOceanographyBiologyEcologyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In North America, studies regarding effects of CO2-induced low pH in bivalve aquaculture are largely restricted to the US Pacific coast. Studies on species from the northwest Atlantic are lacking. Furthermore, information on the roles of intergenerational exposure and biological sex in bivalve responses to low pH, particularly in an aquaculture-specific context, is scant. We tested if short-term (1 month) exposure to CO2-induced reductions in pHNBS affected the reproductive development of male and female eastern oysters (Crassostrea virginica) during hatchery-specific reproductive conditioning and whether maternal and/or paternal exposure influenced larval responses. Reduced pH (7.5–7.7) increased the rate of reproductive development in both males and females. There was no indication of intergenerational effects; adult pH conditions did not affect early larval development. In contrast, low pH conditions experienced by gametes during spawning, fertilization, and embryo incubation (48 h) resulted in higher larval survival (+6–8% from control), reduced shell height (−2 to 3 µm), and increased deformities (abnormal shell shape; +3–5%). We suggest that local adaptation to acidic land runoff may account for the positive effects of low pH observed in this study. Bioeconomic assessments are now needed to understand the implications of reduced pH on aquaculture operations in these regions of Atlantic Canada.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,268
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 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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