MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3213397129 · doi:10.1093/icesjms/fsab221

Revealing the relationship between feeding and growth of larval redfish (<i>Sebastes</i> sp.) in the Gulf of St. Lawrence

2021· article· en· W3213397129 sur OpenAlexafffund
Corinne M. Burns, Pierre Pepin, Stéphane Plourde, Guillaume Veillet, Pascal Sirois, Dominique Robert

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésPredationBiologyCalanus finmarchicusLarvaCopepodIchthyoplanktonOtolithCapelinFisheryEcologyCrustaceanFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Year-class strength of fish stocks is often set during the larval stage, with fast growth being a favourable factor leading to strong recruitment. Following 30 years of poor recruitment, redfish (Sebastes sp.) in the Gulf of St. Lawrence (GSL) produced unprecedentedly strong year classes in 2011–2013. The relationship between larval diet and growth that potentially drove these successful recruitment events is unknown. Gut content and otolith microstructure of redfish larvae collected from the GSL in 1999 and 2000 were analysed in order to understand the relationship between recent feeding success and growth in larval redfish, and identify feeding behaviours that are associated with fast growth. Growth was positively correlated with larval body depth (BD), which was used as a morphological proxy for growth. Prey type and size were the best explanatory variables of larval BD after obligatory first-feeding. Larvae that consumed large naupliar stages of frequently consumed copepod taxa were deeper-bodied and grew more quickly than larvae that consumed redfish's preferred prey, Calanus finmarchicus eggs. Warming GSL waters have shifted the phenology of commonly consumed prey taxa earlier in the season, which may increase the overlap between redfish and naupliar prey that drive fast growth, survival, and potentially recruitment success.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,160

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueICES Journal of Marine ScienceMême sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207