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Enregistrement W4388116414 · doi:10.1016/j.jglr.2023.102248

Seasonal differences in larval sea lamprey (Petromyzon marinus) sensitivity to the pesticide TFM

2023· article· en· W4388116414 sur OpenAlexvenueno aff
Justin R. Schueller, Michael A. Boogaard, Courtney A. Kirkeeng, Nicholas A. Schloesser, Samantha L. Wolfe, Tisha C. King‐Heiden, James A. Luoma

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésLampreyPetromyzonLarvaBiologyFisheryPesticideEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasive sea lamprey (Petromyzon marinus) are controlled in the Great Lakes with 4-nitro-3-(trifluoromethyl)phenol (commonly 3-trifluoromethyl-4-nitrophenol or TFM). The proper amount of TFM must be applied during treatments to effectively kill larval sea lamprey while minimizing impacts to non-target species. In this study, bioassay tests were conducted in May, July, and September in a portable test trailer at six larval sea lamprey infested rivers in Michigan to determine potential seasonal changes in sensitivity of larval sea lamprey to TFM. Larvae greater than 60 mm were collected from each stream and exposed for 12 h in TFM-treated stream water using two independent continuous-flow diluter systems. A suite of water chemistries and larval physiological parameters were collected during the tests and modeled as potential predictors of seasonal changes in the sensitivity of larval sea lamprey to TFM. The observed minimum lethal concentrations to larval sea lamprey were 0–40% lower (May), 8% lower–59% higher (July), and 49–117% higher (September) than sea lamprey control personnel treatment prediction charts. Water temperature, liver glycogen content, and time of year were strongly associated with seasonal differences in TFM sensitivity, offering sea lamprey control personnel more exact predictions to limit potential residual lamprey surviving future treatments.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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