Assessing the ability of the growing degree-day metric to explain variation in size-at-age and duration-to-moult of lobsters and crabs
Notice bibliographique
Résumé
Environmental temperature directly controls the rate at which ectotherms grow and develop. The growing degree-day metric (GDD, °C·day) scales time by temperature to create a thermal time scale relevant to ectothermic organisms. Here we assess the ability of GDD to model size-at-age and duration-to-moult in 15 datasets (9 size-at-age, 6 duration-to-moult) comprising 7 species of lobsters and crabs. We applied generalized linear models to assess the ability of GDD vs. “calendar” time to explain growth and development observations within and across trials. Best-fit models included GDD with fewer parameters in 6 of 9 size-at-age and 5 of 6 duration-to-moult datasets and a better fit to the data in 6 of 9 size-at-age datasets. Our results show that the individual growth of lobster and crab species can be modelled using thermal time models. Such models can be used to identify thermal tolerance limits, predict growth under varying temperature conditions and disentangle temperature effects from those of other factors affecting individual growth and development, resulting in improved growth models for field conditions including fisheries management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».