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Enregistrement W7027253427

Combined effects of maternal traits and spring warming patterns on spawning success of walleye

2020· dissertation· en· W7027253427 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbryoMaternal effectIncubationEgg incubationLife history theoryReproductionRange (aeronautics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Factors influencing survival through the earliest life stages are believed to be strong drivers of recruitment variability in many fishes. Previous research on walleye (Sander vitreus) has suggested that early life survival and subsequent year-class strength may be related to the age composition of spawners through maternal influences on egg quality, as well as environmental conditions during spawning and early rearing periods. My objective was to examine survival and developmental rates for embryo batches of individual female walleye of Lake Nipissing, Ontario, in relation to the combined influences of maternal effects and incubation temperature. Female walleye were spawned on multiple dates in each of three consecutive years (2017 – 2019) and their embryos incubated under three spring warming regimes (slow, seasonal, and rapid warming; approximately 4 °C range in mean daily temperature) in a controlled laboratory setting. Embryo survival to hatch and thermal units to hatch (TU50; cumulative growing degree-days) were determined for each egg batch. Maternal traits measured included female age and length, ovum (egg) size and total lipid content, and relative abundances of essential fatty acids in ova lipids. For each year, embryo survival and TU50 were modelled as functions of spawning date, incubation temperature treatment and maternal and ova traits using standard frequentist statistics and a model selection approach based on AICc ranking. Embryo survival varied among spawning dates in 2017, the year with the earliest spawning period, but not in 2018 or 2019. Embryo survival did not vary with respect to incubation warming rate in any year. Relationships between embryo survival and maternal and ova traits varied among spawning years but did not appear to be related to incubation temperature treatments within years. Contrary to my predictions, embryo ivsurvival was more consistently related to ova characteristics than to female age or size, and relationships between embryo survival and indices of ova quality were not always positive. Mean TU50 was higher in 2017, the year with the earliest spawning period, than in 2018 and 2019. Spawning date and incubation warming rate had interactive effects on TU50; there was generally a positive relationship between TU50 and spawning date in all years in the seasonal and slow-warming incubation treatments but not in the rapidwarming treatment. Similarly, relationships between TU50 and maternal and ova traits were strongest in the slow-warming treatment and weakest in the rapid-warming treatment. TU50 tended to decline with increasing female age and size, and egg size. Time to 50% hatch ranged from 13 to 33 days across all years, spawn dates, treatments and females in my experiments. Based on my laboratory results and temperature measurements at natural spawning sites I estimated that walleye would hatch 3 to 5 days earlier at river inflow sites than at shoreline spawning sites in Lake Nipissing. My results provide new and unique information on reproduction and the recruitment process in walleye and have implications for size-selective harvest guidelines used in fisheries management. It appears that the older and larger females of spawning stocks may not always produce the eggs with highest survival. Also, it appears that temperature could influence early life survival more indirectly, through its effects on hatch timing, this is an aspect that merits further investigation.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
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