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Enregistrement W4307712167 · doi:10.1139/cjfas-2022-0033

Habitat use and growth of yellow-stage European eel in coastal and freshwater ecosystems in Norway

2022· article· en· W4307712167 sur OpenAlexaffvenue
Mehis Rohtla, Françoise Daverat, Michael T. Arts, Howard I. Browman, Camilla Parzanini, Anne Berit Skiftesvik, Eva B. Thorstad, Terje van der Meeren, Leif Asbjørn Vøllestad, Caroline Durif

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReproductive biology and impacts on aquatic species
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatFisheryFreshwater ecosystemMarine ecosystemPopulationMarine habitatsEcologySalinityEcosystemGeographyBiologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many anguillid eel species display facultative catadromy. Some eel spend their entire life cycle in marine coastal areas, but the geographical extent of this, especially at the extremes of their distributional ranges, is unknown. We analysed otolith Sr:Ca and Ba:Ca from yellow-stage European eel ( Anguilla anguilla) sampled along the coast of Norway and in several freshwater lakes (58°N–63°N), to infer their initial settlement and later life movement patterns with regards to habitat salinity. Most eel (80%) sampled in marine habitats ( n = 371) had settled and remained in marine water, but 20% had moved between marine and freshwater habitats and were hence classified as inter-habitat shifters. Among freshwater sampled eel ( n = 99), 80% had settled and remained in fresh water, but 20% were classified as inter-habitat shifters. The average growth rates for marine water residents, inter-habitat shifters, and freshwater residents were 35, 27, and 17 mm·year–1, respectively. Northern European shallow marine habitats may serve as important yellow eel growth habitats and may be critical to buffer the European eel population against the general decrease in continental recruitment.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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