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Enregistrement W4223949428 · doi:10.1111/jfb.15062

Factors affecting year‐class strength and growth of lake whitefish (<scp><i>Coregonus clupeaformis</i></scp>) in impounded lakes as revealed by otolith chronologies

2022· article· en· W4223949428 sur OpenAlexaffabout
Robert Perry, John M. Casselman

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityYukon Department of Environment
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoregonus clupeaformisOtolithCoregonusBiologyFisheryZooplanktonFish <Actinopterygii>Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recruitment and growth rates for lake whitefish (Coregonus clupeaformis) inhabiting the Smallwood Reservoir, Labrador, Canada, were influenced by facets of its creation and the temporal variability in water levels associated with its operation. Filling of the reservoir between 1971 and 1974 created a concurrent increase in lake whitefish recruitment above long-term averages. In addition, recruitment was influenced by winter drawdown levels: higher water levels during February enhanced recruitment, accounting for an additional 10% of the long-term variation in recruitment. Using otolith increments as a growth index, the authors determined that growth was influenced by reservoir creation. Growth rates during the initial period of flooding (1971-1975) exceeded long-term averages and were greater than those in any other 5-year period between 1965 and 1995. Growth rate increases were attributed to a simultaneous zooplankton bloom. After exceptional growth, lake whitefish showed a period (1976-1980) when growth rates decreased. The authors developed a quantitative technique using otoliths as an index to establish chronologies of fish growth rates. The index can be used to quantify and assess the impacts of reservoir hydrology on fish populations.

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)0,001
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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