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Enregistrement W4410127177 · doi:10.3390/fishes10050212

Seasonal Trends in Water Retention of Atlantic Sea Cucumber (Cucumaria frondosa): A Modeling Approach

2025· article· en· W4410127177 sur OpenAlexafffundabout
Pete Brown, Heather Burke, Juran C. Goyali, Wade Murphy, Deepika Dave

Notice bibliographique

RevueFishes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEchinoderm biology and ecology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésSea cucumberEnvironmental scienceOceanographyGeographyBiologyFisheryClimatologyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea cucumbers are widely consumed as a delicacy or in eastern medicine across many Asian countries. Due to the depletion of traditional stocks, new species are increasingly harvested, including the Atlantic sea cucumber (Cucumaria frondosa), the most abundant, cold-water species found in the North Atlantic. This species is harvested in NAFO subdivision 3Ps off the south coast of Newfoundland and Labrador, Canada. As part of their respiration, stress response, and locomotion, sea cucumbers draw and retain oxygenated water within their body cavity, resulting in significant water content at landing. Historically, Fisheries and Oceans Canada (DFO) have applied a 23% deduction to the landed weight to account for this water retention. To validate this deduction, the authors conducted experiments across thirteen sampling events in 2019 and 2020. Randomized samples were collected during offloading and were categorized into three sizes of bin—small (x ≤ 150 g), medium (150 g < x ≤ 250 g), and large (x > 250 g)—and water loss was measured. Water loss was analyzed in relation to multiple factors, including processor, unloading method, year, license, month, fishing area, hold location, size, and processing method. Key findings included the following: (a) sea cucumbers typically contained more than 23% free water; (b) large and medium-sized specimens, which dominated landings, retained more free water; (c) water loss was highest for the samples collected from the top of the hold; (d) the unloading method influenced free water retention, as did the processing method used to cut the sea cucumbers; (e) license, processor, and fishing area had strong collinearity with other factors or were not found to be statistically significant; and (f) water loss appeared higher in 2020 than 2019, largely due to the increased use of vacuum transfer methods. Based on these findings, DFO revised the water retention allowance to 34%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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