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Enregistrement W7071169165

Spatial and seasonal variation in diet, growth and condition of walleye (Sander vitreus), sauger (Sander canadensis) and dwarf walleye (Sander vitreus) in Lake Winnipeg, Manitoba

2013· dissertation· en· W7071169165 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Innovation in Industries
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural basinSeasonalityFish <Actinopterygii>SmeltInvertebrate
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake Winnipeg has the second largest walleye fishery in North America. The North and South Basins of the lake differ in many ways, e.g. water temperature, turbidity, and fish community. The study objectives were to determine if (a) growth, condition or diet of walleye, sauger or dwarf walleye differed between basins, (b) among seasons, and (c) whether the invasive rainbow smelt are associated with these differences. Walleye, sauger and dwarf walleye were caught using gill-nets and analysed for growth, condition and diet in all seasons. Walleye and sauger in the North Basin showed higher growth rates and condition than in the South Basin. Diet in the South Basin had more diverse species composition, whereas in the North Basin, the diet consisted almost entirely of rainbow smelt. Some seasonal variation was also documented and the impact of rainbow smelt seems to be positive for these piscivorous fish in Lake Winnipeg.

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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,271

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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