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Enregistrement W4406884588 · doi:10.1007/s11160-024-09918-3

Current methods and best practice recommendations for skate and ray (Batoidea) research: capture, handling, anaesthesia, euthanasia, and tag attachment

2025· article· en· W4406884588 sur OpenAlexaff
Danielle L. Orrell, Samantha Andrzejaczek, Asia O. Armstrong, Ana Paula Barbosa Martins, Ilka Branco, Patrícia Charvet, Andrew Chin, Chantel Elston, Mario Espinoza, Eleanor Greenway, Sophy R. McCully Phillips, Megan F. Mickle, Taryn S. Murray, Joana F. Silva, James Thorburn, Natascha Wosnick

Notice bibliographique

RevueReviews in Fish Biology and Fisheries · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesUniversity College CorkSustainable Energy Authority of IrelandCentre for Environment, Fisheries and Aquaculture Science
Mots-clésBiologyRegional anaesthesiaSkateMedical physicsFisheryAnesthesiaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Skates and rays (Batoidea) play a significant ecological role, contributing to ecosystem services through bioturbation and acting as vital intermediate components of the trophic chain in various aquatic environments. Despite their wide global distribution and ecological importance, batoids receive less attention than their shark relatives, resulting in substantial knowledge gaps that might impede a comprehensive understanding of their conservation status. This review addresses critical aspects of their capture, handling, tagging, and release to provide readers with crucial information needed to perform research on batoids. Protocols for analgesia, anaesthesia, and euthanasia are also discussed, taking into account the ethical and logistical considerations necessary for research involving this group of species. This information can give researchers and ethics committees the knowledge to conduct and approve studies involving batoids, thereby promoting more effective and ethical research practices.

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)0,128
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,248
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1280,248
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,022

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,336 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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