Natural growth rates in Antarctic krill (Euphausia superba)— II. Predictive models based on food, temperature, body length, sex and maturity
Notice bibliographique
Résumé
The growth rates of postlarval krill (Euphausia superba) were measured across a wide range of environments in the Scotia Sea and around South Georgia using the Instantaneous Growth Rate (IGR) method. Each IGR experiment determined the intermolt period (IMP) and growth increment at molt (GI) of an average of 120 individuals incubated for 5 d in through-flowing ambient, filtered seawater. We examined the results from 51 IGR experiments involving 5,927 animals ranging between 25 mm and 62 mm. Animals were collected from an area that covered a latitudinal range of 10 � and surface temperatures of between �0.85�C and 4.75�C. The measurement of IMP has rarely been achieved in IGR experiments because synchronous molting biases estimates. We overcame this by applying a binary logistic regression model to our data. This related IMP to temperature, body length, and maturity stage. Food did not influence IMP. Our model estimated that krill within our experiments had IMPs ranging from 9 d to 57 d. Temperature affected the IMP of females more than that of males. The IMPs of females were shortest around 2�C and increased at lower and higher temperatures. IMP increased with body size and altered according to gender, with male IMPs being 50 % longer than those of equivalently sized females. One of the main assumptions of the IGR method is that the GI measured in the first few days reflects the in situ conditions experienced by krill in the previous intermolt period. However, we found that the GIs declined immediately and rapidly after capture, particularly
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».