MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7018485923

Diet and distribution of green sea urchins (Strongylocentrotus droebachiensis) on the northeast Newfoundland coast: the influence of spawning capelin (Mallotus villosus)

2015· dissertation· en· W7018485923 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionTSG101DiafiltrationSubpoenaGestational periodEpizootiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spawning capelin (Mallotus villosus) provide a pulse resource of fish eggs and dead fish on the northeast Newfoundland coast, bringing an abundance of nutrients into the system that can be relied upon by numerous predatory and scavenging species. I investigated how this annual resource pulse influenced the diet and distribution of green sea urchins (Strongylocentrotus droebachiensis) at capelin spawning sites and the potential for urchins to impact capelin recruitment through egg predation. Urchin density was monitored using a remotely operated vehicle (ROV) during the summers of 2013 and 2014, and urchins were collected from capelin spawning sites in 2014 to assess diet using nitrogen and carbon stable isotopes. Urchins were distributed in higher densities in areas with dead capelin and were often clumped directly on dead fish. Conversely, the presence of capelin eggs negatively influenced urchin density. Stable isotope analysis revealed an increase in 15N when capelin resources became available, suggesting urchins were consuming capelin resources. Diet preference experiments also indicated that dead capelin were preferentially consumed over eggs. Overall, urchins appear to prefer and seek out dead capelin on spawning sites suggesting urchins may be important recyclers of capelin detritus and have little impact on capelin recruitment.

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)0,000
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 enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMspace (University of Manitoba)→Même sujetMarine and fisheries research→Travaux en français237 207→