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Enregistrement W4286467439 · doi:10.1093/conphys/coac047

Swimming performance of a pelagic species in the Yangtze River under different exposure modes of the total dissolved gas supersaturation

2022· article· en· W4286467439 sur OpenAlexaff
Qianfeng Ji, Kefeng Li, Yuanming Wang, Ruifeng Liang, Jingjie Feng, Ran Li, David Z. Zhu

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPelagic zoneBiologySupersaturationFisheryAnimal scienceEnvironmental scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During flood discharges of upstream dams in the Yangtze River, the pelagic fish have a stress risk from total dissolved gas (TDG) supersaturation in the river water. This study took the silver carp as the object and systematically evaluated the effects of TDG supersaturation levels and exposure time on their critical swimming speed (Ucrit) at different temperatures. The external symptoms of gas bubble disease were found when TDG levels exceeded 130%. Both exposure time and TDG level did not significantly impact the Ucrit of fish under 6 days of non-lethal exposure (110%, 120%, 130% TDG) with lower or higher water temperature. Significant differences in Ucrit were found among different exposure times at 11.0 ± 1.0°C under 10 hours of lethal exposure (135%, 140%, 150% TDG) and the Ucrit reduced by 59.88%, 83.32%, and 92.40%, respectively. TDG level had a significant impact on the Ucrit at 21.0 ± 1.0°C when exposure time exceeded 8 hours. Ucrit at 21.0 ± 1.0°C water were significantly greater than those at 11.0 ± 1.0°C water where conditions had the same TDG supersaturation and exposure time. Differences in Ucrit between temperatures ranged from 3.24 to 6.12 BL/s under non-lethal exposure and from 6.38 to 13.88 BL/s under lethal exposure. The results of this study can provide a reference for fish conservation during flood discharge.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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