Original data for publication: Enriched rearing environment enhances fitness-related traits of salmonid fishes facing multiple biological interactions
Notice bibliographique
Résumé
The data file contains original data for two experiments described in the publication: Karvonen A., Klemme I., Räihä V., Hyvärinen P. 2023. Enriched rearing environment enhances fitness-related traits of salmonid fishes facing multiple biological interactions. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. doi 10.1139/cjfas-2023-0083. Authors and contact information: Anssi Karvonen, University of Jyväskylä, Finland, anssi.karvonen@jyu.fi Ines Klemme, University of Jyväskylä, Finland, ines.klemme@jyu.fi Ville Räihä, University of Jyväskylä, Finland Pekka Hyvärinen, Natural Resources Institute Finland (Luke), pekka.hyvarinen@luke.fi 1. Data file: experiment1.csv variables: fish_IDunique fish identifier for the passive integrated transponder of the experimental fish populationone of five fish populations of origin rearingone of two fish rearing treatments, either ‘standard’ or ‘enriched’ infectionone of two fish infection status, either uninfected (0) or infected (1) lengthbody length (mm), measured directly before stocking to experimental tanks cataractaverage percentage of cataract coverage across both eyes estimated directly before stocking to experimental tanks tankone of eight unique experimental tank identifiers for the experimental replicates predatorone of two predation treatments in the tanks, either predator absent (0) or predator present (1) ant_streambinary, detection of fish at the stream-side antenna in the tank, categorized as no detection (0) and detection (1) ant_poolbinary, detection of fish at the pool-side antenna in the tank, categorized as no detection (0) and detection (1), the latter indicating entry into the pool latency_entrylatency to the first entry into pool (hours since the start of the experiment) changesnumber of changes between the stream and the pool side of the experimental tank time_poolproportion of time spent in pool side of the tank throughout the experiment growthpercentage change in body length from the beginning until the end of the experiment survivalfish survival categorized as either not survived (0) or survived (1) 2. Data file: experiment2.csv variables: fish_IDunique fish identifier for the passive integrated transponder of the experimental fish populationone of five fish populations of origin rearingone of two fish rearing treatments, either ‘standard’ or ‘enriched’ infectionone of two fish infection status, either uninfected (0) or infected (1) lengthbody length (mm), measured before experiment 2 cataractaverage percentage of cataract coverage across both eyes tankone of four unique experimental tank identifiers for the experimental replicates timeone of two time points of recording measurements, March 2018 (1) and July 2018 (2) growthpercentage change in body length survivalfish survival categorized as either not survived (0) or survived (1)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,504 | 0,149 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».