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Enregistrement W6963216022 · doi:10.17895/ices.pub.25243819

Secondary productivity of fish and macroinvertebrates in mussel aquaculture sites

2008· other· en· W6963216022 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInternational Council for the Exploration of the Sea (ICES) · 2008
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAncient Mediterranean Archaeology and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquacultureProductivitySeagrassHabitatInvertebrateAbundance (ecology)Blue musselMussel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No abstracts are to be cited without prior reference to the author.Artificial reefs provide shelter for many species and aquaculture structures may function in a similar way in that they provide a complex three-dimensional habitat for marine organisms and/or modify the surrounding environment. Furthermore, aquaculture structures may increase the productivity of mobile species similarly to natural complex habitats, such as seagrass beds. This project tested the general hypothesis that suspended bivalve culture increases the abundance and productivity of fish and macroinvertebrates. Fish and macroinvertebrates were sampled in different areas within farms sites and in adjacent natural vegetated and unvegetated habitats in the Magdalen Islands, eastern Canada. The results demonstrated that fish and macroinvertebrate assemblages are not similar between mussel sites and natural structurally complex seagrass beds. Winter flounder and rock crab were abundant in mussel farms. As future development of mussel aquaculture increases in many regions around the world, the methods presented here will provide baseline information on the abundance of fish and macroinvertebrates associated with aquaculture sites

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,983

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,108 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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