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Enregistrement W4410512135 · doi:10.1093/najfmt/vqaf031

Ultrasonographic sex identification of Largemouth Bass and Smallmouth Bass

2025· article· en· W4410512135 sur OpenAlexaff
Petr Wolf, Connor W. Elliott, Bruce L. Tufts

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBass (fish)FisheryBiologyIdentification (biology)ZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objective Intersexual variation within fish species can be observed through morphological, physiological, and behavioral differences. Although this variation can have important implications for the ecology and management of many fish species, challenges associated with the methods to determine sex have been a limitation for research in this area. This study evaluated the feasibility of portable ultrasonography as a noninvasive tool to determine sex for two monomorphic black bass species, the Largemouth Bass Micropterus nigricans and Smallmouth Bass M. dolomieu. Methods Sex was estimated for wild black bass (n = 123) by using portable ultrasonography and was verified by laboratory dissection to assess accuracy. Our investigation also included a case study involving age-3 tank-raised Smallmouth Bass that were exposed to nonnatural photoperiod and temperature conditions. Results Ultrasonography proved effective for sexing black bass, achieving an accuracy of 92.7%. Mature ovaries were readily identifiable through sonograms, whereas mature testes in males were more challenging to detect. The technique also showed potential for accurately sexing tank-raised Smallmouth Bass. Conclusions Portable ultrasound is a rapid, accurate, and noninvasive tool for the sex identification of black bass, supporting its integration into field and laboratory studies. The methods described in this study should be evaluated in other monomorphic species and may contribute to the effective management of fish populations.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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