MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7081569623 · doi:10.48448/ne76-2e17

Assessing Metabolic Rate and Post-tagging Recovery in Juvenile Fish

2025· other· en· W7081569623 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUnderline Science Inc. · 2025
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenileAbiotic componentMetabolic rateFish <Actinopterygii>Juvenile fishFish measurementTroutForage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Juvenile fish play a crucial role in the health of aquatic ecosystems, serving both as the lifeline for future generations, but also as a valuable food source for a thriving ecological community. However, these juvenile animals are particularly vulnerable to both biotic and abiotic changes in the ecosystem. Understanding the juvenile life-stage of fish is challenging, because juveniles tend to be small and hard to track, making it hard to gather information about them. As new acoustic tags become smaller and smaller, we are finally being able to shed light into understudied life-stages, including juvenile fish, forage fishes, and even baitfishes. But tagging such small animals can introduce sub-lethal effects that alter their physiology and behaviour, ultimately biasing the collected data and any subsequent analyses and conclusions. Here, we tested if tagging juvenile brook trout (Salvelinus fontinalis) of two size classes (10-12 cm and 13-16 cm fork length) with a 417 kHz LOTEK PinTag induced changes in their oxygen consumption rates (ṀO2 ) immediately after tagging and over a period of two days. Findings will help to guide new research on small fish and open telemetry towards previously intractable species and size classes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUnderline Science Inc.Même sujetGeochemistry and Geologic MappingTravaux en français237 207