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Enregistrement W3195089561 · doi:10.1371/journal.pone.0256369

A small step or a giant leap: Accounting for settlement delay and dispersal in restoration planning

2021· article· en· W3195089561 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Rodríguez‐Pérez, Mark James, William Sanderson

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScottish Funding CouncilMarine Alliance for Science and Technology for ScotlandHeriot-Watt University
Mots-clésMetamorphosisBiological dispersalLarvaBiologyContext (archaeology)Ostrea edulisOysterFisheryPelagic zoneEcologyPopulationDemographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding larval duration and hence dispersal potential of the European oyster Ostrea edulis is crucial to inform restoration strategies. Laval duration has an obligatory period of maturity to pediveliger (when larvae are ready to settle), but also an unknown period until metamorphosis is triggered by a settlement cue. The extent to which larvae can prolong the pediveliger period and delay metamorphosis has not been studied. Here we show that O. edulis larvae can delay metamorphosis for a period of 11 days, while retaining the capability to settle in high proportions when presented with a suitable settlement cue. O. edulis larvae are likely to be able to delay metamorphosis even further, since 80% of larvae in the control treatment were still alive when the experiment was terminated at day 14. The results indicate the ability of O. edulis larvae to more than double pelagic duration and probably further delay metamorphosis. We discuss these findings in the context of larval mortality, and the importance of O. edulis' larval settlement requirements for dispersal potential, recruitment success and connectivity of restoration sites.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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