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Enregistrement W4309236189 · doi:10.1139/cjfas-2022-0197

Guidance for selecting base temperatures when using degree-days in fish growth analyses

2022· article· en· W4309236189 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew E. Honsey, Andrew L. Rypel, Paul Venturelli

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish <Actinopterygii>BioenergeticsDegree (music)StatisticsBiologyEcologyMetric (unit)Growing degree-dayEnvironmental scienceFisheryMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Degree-days (DD) are a useful metric for describing the thermal scope for fish growth and other physiological processes, but there is a lack of advice about how to calculate DD for a given fish species. In particular, appropriate values for the base temperature for growth ( T0) are unknown for most fish species. Previous work showed that inappropriate T0 values can bias growth rate estimates and lead to erroneous conclusions when comparing growth among populations. It is therefore critical to use biologically relevant T0 values when calculating DD. We used two approaches that leverage empirical growth data and bioenergetics models to estimate T0 for 82 fish species. We found that T0 varied among species and across thermal guilds, with coldwater species having relatively low T0 values and warmwater species having higher T0 values. In addition, T0 varied across life stages and depended on whether one selected air or water temperature data to calculate DD. We provide guidance for calculating DD in fish science for many species and scenarios.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,019

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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