MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6977074443 · doi:10.6084/m9.figshare.14211372

Additional file 1 of Validating Star-Oddi heart rate and acceleration data storage tags for use in Atlantic salmon (Salmo salar)

2021· article· en· W6977074443 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinWaveformStandard deviationAccelerationAmplitudeTelemetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Figure S1. Milli-TD DSTs (that record depth and temperature) were attached to the fish externally using a “plate holder kit” provided by Star-Oddi and stainless steel wire (0.02″ diameter). Tags were prepared for attachment by looping pre-sterilized stainless steel wire over the tag and passing the ends of the wire through one of the kit’s silicone pads and the pre-drilled holes in the kit’s plastic mold. Four pre-sterilized stainless steel hypodermic needles (15 gauge, 3.5″ long) were then passed through the skin and muscle below the dorsal fin to allow the stainless steel wire to be guided through. Then, the hypodermic needles were removed and the 4 wires exiting the muscle were passed through the kit’s other silicone pad and plastic mold, and the wires were twisted together to secure the DST to the fish. Figure S2. An electrocardiogram (ECG) recorded in a salmon during 1 week of recovery. The ECG was randomly chosen to represent the typical recording from a salmon, where Bin ECG represents the amplitude of the PQRS waveform and ranges from 0 to 1000 mV. Heart rate (fH) was calculated from the ECGs as the time between R wave peaks (measured in seconds). These values were then averaged, and 60 was divided by the average to obtain the fish’s fH in bpm. Heart rate variability (HRV) was calculated as the standard deviation of the time between successive R wave peaks (in ms). Table S1. Photographs of the Star-Oddi data storage tags used in this paper. Further information on these products can be found at https://www.star-oddi.com . Table S2. Linear mixed-effects models were used to determine the relationships between external acceleration (EA, mg) and swimming speed (BL s−1) and tail beat frequency (tail beats min−1), and between the latter two parameters and variation in EA (VAR, mg2), with fish as a random factor. The lowest Akaike information criterion (AIC) value was used to select between the two models (linear regression and log transformed data). Table S3. Summary of the statistical outputs from linear mixed-effects models that were used to examine the effects of swimming speed on heart rate parameters in Atlantic salmon. Linear mixed-effects models were used to assess the effects of swimming speed (body lengths s−1) on heart rate, heart rate variability and the percentage of quality index values equal to zero (QI0). Significant differences are shown in bold font. Table S4. Summary of the statistical outputs from the linear mixed-effects models that examined the effects of night/day (photoperiod), days post-implantation, and their interaction, on fH parameters [fH and percentage of quality index values equal to zero (QI0)] and external acceleration (EA) in salmon for 7 days post-surgery. Significant differences are shown in bold. Table S5. Summary of the statistical output from the linear mixed-effects models that examined the effects of night/day (photoperiod), at every 10 days or for all days post-implantation, on fH parameters [fH and percentage of quality index values equal to zero (QI0)] and external acceleration (EA) in Atlantic salmon for 6 weeks post-implantation, and their interaction. Due to issues with facility temperature control, the data is separated into two trials with a tank temperature of 8 °C in trial 1 (a 10 days; b all data) and 8–12 °C in trial 2 (c).

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7500,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,157 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetWater Quality Monitoring TechnologiesTravaux en français237 207