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Enregistrement W4304084299 · doi:10.30574/wjarr.2022.16.1.0994

Tidal periodicity of molting in giant mud crab, Scylla serrata (forskål, 1775)

2022· article· en· W4304084299 sur OpenAlexfundno aff
Darwin C Biag, Antonino B. Mendoza, Renan U. Bobiles, Alex P. Camaya, Skorzeny C De Jesus, Plutomeo M. Nieves

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Advanced Research and Reviews · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Safety CommissionBicol University
Mots-clésMoultingScylla serrataBiologyContext (archaeology)MangroveEcologyAnimal scienceFisheryZoologyLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molting is the most crucial phase in the life cycle of mangrove crabs, leading to mortality in various culture systems. As a result of this exigency, this study was conducted to offer a cue in molting using the tidal cycle as one of the visible events in a natural context. Monitoring was carried out at every 1-hour interval (24 hours) day and night for 57 days to check for molting while taking into account key environmental elements such as tidal cycles, water current speed, and flow rate. The results showed that 70.6% of molting happened during high tide, with 93.8% of it occurring at night and 6.3% during the day. By contrast, only 29.4% occurred during low tide, showing a significant difference (T-test = 0.011, p < 0.05) between mean molts. Hence, the highest molting rate (88.2%) was observed between tidal episodes between the neap and middle cycles, with the middle tide (55.9%) occurring at 12.4±0.9 m/s, neap tide (32.4%) occurring at 16.8±2.0 m/s, and spring tide (11.8%) occurring at 9.5±1.2 m/s. Molting occurs at high tide because crabs' rheotactic behavioral responses to incoming new water help the crab's body fill with air and water throughout the molting process. Mangrove crabs employ their tidal periodicity of molting as a defense strategy against potential predators and mortality, and it can be used as a molting indicator in many culture systems.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,296 · 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
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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