Estimating food consumption rates of fish using a mercury mass balance model
Notice bibliographique
Résumé
We present a simple method for estimating food consumption rates of fish in the field based on a mercury (Hg) mass balance model. This method requires the determination of fish age, size, and growth and Hg concentration in fish and their food. The model was validated using data obtained from a previously published laboratory experiment. A field test of the model showed that food consumption rates determined with the Hg mass balance model differed from independent estimates obtained with the 137 Cs method by only 0.6-16.1%. The model was applied to fish from various lakes in Quebec and Ontario. Food consumption rates estimated with the Hg mass balance model varied significantly both among species and among populations. Furthermore, female fish tended to eat 30-40% more food than males, probably to meet the larger energy requirement associated with egg production. A sensitivity analysis indicated that the Hg mass balance model was mostly responsive to variables that can be easily measured in the field, such as fish size and Hg concentration in fish and their food. By providing a low-effort approach to quantifying food consumption rates of fish in the field, this method may help to refine our understanding of the environmental factors that influence the quantity of food consumed by fish.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».