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Enregistrement W4409730842 · doi:10.1139/cjfas-2024-0362

Evaluation of post-stocking survival and movement of hatchery-reared juvenile bloater (<i>Coregonus hoyi</i>) stocked across bathymetric depths in Lake Ontario

2025· article· en· W4409730842 sur OpenAlexaffvenueabout
Lydia L. Paulic, Silviya V. Ivanova, Rachel C. Johnson, Dimitry Gorsky, Collin J. Farrell, John A. Sweka, Timothy B. Johnson, Aaron T. Fisk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésJuvenileFisheryStockingHatcheryBathymetryBiologyOtolithFish <Actinopterygii>GeographyEcologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bloater ( Coregonus hoyi), extirpated from Lake Ontario in the 1980s, have been stocked annually since 2012 with limited success in re-establishing a self-sustaining population. In this study, hatchery-raised juvenile bloater were tagged with acoustic telemetry high-resolution predation tags and stocked over three depths in Lake Ontario (5, 50, and 100 m) in 2022 and 2023 to quantify survival, causes of mortality, and movement. Time-to-event modelling generated a 3-week survival estimate of 38% (31%–46%; 95% confidence interval) across both years, with lower survival in year 1 (12%; 12%–38%) than year 2 (44%; 33%–59%). The deepest depth (100 m) yielded the highest survival, with mortality due to predation more common at shallower depths, while non-predation mortality, potentially from compression barotrauma, was more prevalent in deeper water. Rapid dispersion following release was observed in both years, with greater distances travelled in 2023. This study revealed low initial survival for stocked bloater that varied between years and stocking depth and highlighted different potential sources of mortality associated with depth, while providing new information for consideration of stocking techniques in large lakes.

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)0,001
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 enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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