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Enregistrement W4391846260 · doi:10.1139/cjfas-2023-0246

A review of adult salmon maximum swim performance

2024· review· en· W4391846260 sur OpenAlexafffundvenue
Krista Kraskura, David A. Patterson, Erika J. Eliason

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesUniversity of California, Santa BarbaraPacific Salmon Commission
Mots-clésFisheryBiologyEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salmonids undertake long and strenuous migrations that require aerobic endurance and anaerobic burst swimming. Anthropogenic activity and natural disasters can make already challenging migrations even more difficult. This reinvigorates a central question: what is the maximum swimming capacity of adult salmon species across environmental conditions? We synthesized literature on adult salmon swim performance ( Oncorhynchus spp. and Salmo salar) to unfold what is known about how biological (sex and body size) and physical (temperature) factors affect swimming in adult salmon. Maximum anaerobic swimming—bursting, jumping, and leaping—are among the least studied swim performances in adult salmonids. Commonly, swim performance has been measured using swim flumes, but evidently adult salmon can swim faster in the wild than this set-up can capture. We show that larger fish can outswim smaller ones, and that thermal sensitivity of swimming differs inter-and -intra-specifically. Unresolved are how anaerobic swimming differs across temperatures, between males and females and across maturity states. This information can be used to inform exercise physiology research and future management and mitigation actions necessary to conserve these iconic, economically valuable species.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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