Rainbow trout growth data and growth covariate data from Glen Canyon, Colorado River, Arizona, 2012-2021
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
These data are the primary data used to model rainbow trout growth in Glen Canyon. Fish growth data were collected from nighttime boat electrofishing field campaigns conducted five to six times per year in April, July, September, and January, from April 2012 through November 2021 for a total of 9798 observations of mark-recapture-based growth. Sampling was conducted in a five km reach in the lower portion of the Glen Canyon tailwater (3.7-8.9 km upstream of Lees Ferry, AZ). Two nights of sampling occurred on each trip, with the central 2-3 km of the reach sampled on both nights. After capture, fish were kept in aerated 40-L buckets and transported to a central processing location. Groups of 10-15 fish were anesthetized and rainbow trout ? 75 mm were scanned and injected with a passive integrated transponders (PIT) tag if they had not been previously tagged. Fork length was measured to the nearest mm, and weight was measured to the nearest gram for fish ? 150 mm and to the nearest 0.1 g for smaller fish. Provided are tabulated data for fish forklength and weight at capture and recapture as well as estimates of rainbow trout biomass at each trip interval. We evaluated the effects of discharge, water temperature, competition for prey, solar insolation, soluble reactive phosphorus concentration, and the presence of absence of two experimental flows on growth rates of rainbow trout. These seven covariates were selected based on findings from previous modeling efforts and hypotheses regarding how experimental flows affect the rate of prey delivery, metabolic and foraging costs, foraging efficiency, and prey availability. Covariates are compiled as tabulated mean values for each reach and sampling trip and corresponding data sources.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,028 |
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.
score_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