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Enregistrement W4386272437 · doi:10.1111/jfb.15535

A potential growth thermal index for estimating juvenile Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>) size‐at‐age across geographical scales

2023· article· en· W4386272437 sur OpenAlexaff
Sébastien Ouellet‐Proulx, Anik Daigle, André St‐Hilaire, Carole‐Anne Gillis, Tommi Linnansaari, Guillaume Dauphin, Normand Bergeron

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickDouglas Mental Health University InstituteCégep GarneauCegep de Trois-RivieresMinistère de l’Environnement, de la Lutte contre les changements climatiques, de la Faune et des ParcsCegep de ThetfordFisheries and Oceans CanadaMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsDawson CollegeInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmoJuvenileBiologyFish measurementJuvenile fishRange (aeronautics)Growth curve (statistics)FisheryEcologyFish <Actinopterygii>Environmental scienceStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a potential growth thermal index (PGTI) and assess its correlation with juvenile Atlantic salmon Salmo salar fork length data collected near the end of the growth season in a range of latitudinal locations and geographic scales (watershed, regional, continental) across the American north-east. The PGTI is based on two components: a water temperature-dependent growth curve and a water temperature time series continuously describing the thermal environment preceding fish sampling. Testing various shapes and characteristics of the temperature-growth curve against fish length data revealed strong positive correlations for all combinations. PGTI warming, calculated only from the beginning of the growth season until maximum summer temperature is reached, consistently performed well in explaining fish size-at-age across the latitudinal gradient and the three geographic scales that were considered. Varying thermal contrasts created by repeat subsampling of the dataset showed that fish length is better explained by the level of thermal contrast within the dataset than the geographical scale of analysis. A simple generalized linear model using a log link function with PGTI warming, fish density and water discharge as predictors explained 87% of the variance of size-at-age of 0+ and 1+ juvenile Atlantic salmon.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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