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Enregistrement W4382358102 · doi:10.1007/s10641-023-01442-w

On being the wrong size, or the role of body mass in fish kills and hypoxia exposure

2023· article· en· W4382358102 sur OpenAlexaff
Johannes Müller, Niels Houben, Daniel Pauly

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Biology of Fishes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraspecific competitionHypoxia (environmental)Interspecific competitionBiologyClimate changeEcologyNature ConservationFish killFish <Actinopterygii>ZoologyFisheryOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rising temperatures, drought, and oxygen depletion may be the greatest threats to aquatic animals in the twenty-first century. As a robust body of literature suggests, large-bodied fish are among the most vulnerable organisms in times of rapid climate change. While earlier studies showed an interspecific correlation between body size and sensitivity to hypoxia and thermal stress, comparisons within species remain debated. This review marshals a diverse body of literature on this topic, ranging from physiological studies to field reports and fish kill manuals, and evaluates the evidence for intraspecific size effects on hypoxia tolerance. While experimental studies and fisheries management literature sometimes contradict each other, we show that there is strong evidence for size effects on hypoxia tolerance within fish species. We argue that bringing fisheries management literature and physiological studies into a dialog with each other is of crucial importance in times of rapid climate change.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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.

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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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