Development and Evaluation of a Standard Weight (Ws) Equation for Yellow Perch
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.—Weight-length data for 78 populations of yellow perch Perca flavescens in 20 states and 6 Canadian provinces were used to develop a standard weight (Ws) equation. We used the regression-line-percentile (RLP) technique, which provides a 75-percentile standard, to develop the Ws relationship. The proposed equation in metric units is \\og\\QW5 = —5.386 + 3.230 logioL; Ws is weight in grams and L is total length in millimeters. The English equivalent of this equation is logic ws =-3.506 + 3.230 logic/-; ws is weight in pounds and L is total length in inches. These equations are proposed for use with 100-mm (4-in) and longer yellow perch. Relative weight (Wr) values calculated with the proposed Ws equation did not consistently increase or decrease with increasing fish length. Mean population Wr values were significantly correlated with growth and size structure of yellow perch populations, but correlation coefficients were generally low. Wege and Anderson (1978) proposed that rel-ative weight (\\Vr) be used as an index offish con-dition. Relative weight values are obtained by di-viding the actual weight of a fish by a standard weight (Ws) for a fish of that length and multiplying
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».