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Enregistrement W4391778974 · doi:10.1139/cjfas-2022-0207

Apparent migration and natal homing of a small minnow in a large ancient lake

2024· article· en· W4391778974 sur OpenAlexvenueno aff
Takeshi Kikko, Takuya Sato, Minoru Kanaiwa, Daisuke Ishizaki, Kunihiko Kuwamura, H. Okamoto, A. Ide, M Nemoto, Shoichiro Takeoka, Yoshiaki Kai, Kouji Nakayama, Yasuhiro Fujioka

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatShoreFisheryHoming (biology)MinnowPopulationNursery habitatEcologySpring (device)GeographyAbundance (ecology)BiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migratory freshwater fish species are particularly susceptible to population decline because they rely on multiple habitats and open passages to complete their life cycle. Understanding the migratory patterns of cyprinids is thus essential for their management and conservation. Gnathopogon caerelescens, a small cyprinid species endemic to Lake Biwa (Japan), is one of the most important targets of inland fisheries. However, their abundance has dramatically decreased. By using an extensive alizarin complexone-mark-and-recapture program for of G. caerelescens juveniles, together with the collaboration of commercial fishermen, this cyprinid fish was demonstrated as: (1) migrating from a nursery lagoon toward the main lake and moving along the near-shore from spring to autumn; (2) migrating from the near-shore shallow habitats to off-shore deep habitats from autumn to winter; and (3) migrating to a nursery lagoon from off-shore deep habitats from winter to spring. These results highlighted the importance of protecting individual spawning/nursery habitats, and maintaining connectivity between each spawning/nursery habitat and the lake system.

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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,022

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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