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Enregistrement W4281394333 · doi:10.3389/fmars.2022.794433

Estuarine Ichthyoplankton Studies – A Review

2022· review· en· W4281394333 sur OpenAlexaboutno aff
Hui Zhang, Yibang Wang, Cui Liang, Shude Liu, Weiwei Xian

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYouth Innovation Promotion Association of the Chinese Academy of SciencesYouth Innovation Promotion AssociationChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésIchthyoplanktonEstuaryFisheryAbundance (ecology)ZooplanktonCommunity structureAnchovyEnvironmental scienceSalinityEcologyGeographyOceanographyBiologyFish <Actinopterygii>Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estuaries are nutrient-rich environments with a gradient of fresh to salt water. They support high primary productivity and an abundance of zooplankton. Estuaries are used by many fish as nursery grounds because their environmental conditions provide abundant food for larval and adult fish. Ichthyoplankton, which comprise fish eggs and larvae, are important for the recruitment of fish species. At present, there are no systematic reviews on ichthyoplankton in estuaries from a global perspective. Here, research on ichthyoplankton over the last 60 years (1951–2022) was reviewed, focusing on three aspects: evaluation of ichthyoplankton published studies, community structure, and factors affecting community structure. The results show that research on estuarine ichthyoplankton has increased, from less than 1 article per year in the 1950s to more than 30 articles per year in the 2020s. The keyword used most commonly was ‘community structure’ and ‘dynamics’ and the word used most recently was ‘climate change’. Regarding the geographical distribution of the studies carried out on estuarine ichthyoplankton, USA had the most (32.9% of all studies), followed by Australia (8.1%), South Africa (6.1%), Brazil (5.6%), Japan (5.1%), China (4.9%), Canada (4.8%), and Portugal (4.8%). Salinity and turbidity were the main factors affecting the ichthyoplankton community structure in estuaries. Climate change indirectly affected the community structure of estuarine ichthyoplankton by changing the spawning time, spawning location, and hatching time of species. The movement of spawning sites poleward and the advance of spawning time showed a consistent trend. In addition, the development of DNA barcoding techniques will be a useful supplement to traditional taxonomic methods for identifying ichthyoplankton and will provide new opportunities for the development of systematic taxonomy in this field. Our review contributes to a broader understanding of estuarine ichthyoplankton and provides theoretical support for estuarine environmental protection and the sustainable use of estuarine fishery resources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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