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Enregistrement W7042308820

PHOTOPHASE AND ILLUMINATION EFFECTS ON THE SWIMMING PERFORMANCE AND BEHAVIOR

2004· article· en· W7042308820 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Supply Chain Traceability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKillam TrustsMassachusetts Department of Fish and GameCalifornia Department of Fish and Game
Mots-clésFlumeChinook windSmeltGaitFish <Actinopterygii>
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photophase and illumination affect many fish activities. In this study, we examined their effects on the critical swimming velocities (Ucrit), swimming gait patterns, and oral grasping behavior of five California estuarine fishes. All species (4-5 cm SL) swam similarly (mean Ucrit range:30-36 cm/s) under day/light conditions. However, both nighttime photophase and darkness decreased Delta Smelt (Hypomesus transpacificus) swimming velocities. Congeneric Wakasagi (H. nipponensis) swimming performance also decreased at night/dark conditions. Regardless of photophase and illumination, Delta Smelt, Wakasagi, and Splittail (Pogonichthys macrolepidotus) exhibited three swimming gaits: intermittent stroke-and-glide at low velocities, continuous stroking at moderate velocities, and intermittent burst-and-glide at high velocities near Ucrit. In contrast, Chinook Salmon (Onchorhynchus tshawytscha) used only two swimming gaits: continuous stroking and burst-and-glide under all conditions. Inland Silversides (Menidia beryllina) used these two gaits under light conditions and all three gaits under dark conditions. Some Wakasagi, Splittail, and Chinook Salmon orally grasped the upstream screen in the flume at moderate to high water velocities. Oral grasping does not require jaw teeth and may represent adaptive behavior in natural habitats. Regarding vulnerability to water diversions that operate in the dark at night, the threatened Delta Smelt and introduced Wakasagi, comparatively, may be more at risk than the other species.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,552

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,177 · 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'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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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