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Enregistrement W7117387149 · doi:10.1029/2025jg009299

A Growing Degree‐Day Approach to Estimate Larval Hatching Sites Using Backtracking Simulations Without Larval Age

2025· article· en· W7117387149 sur OpenAlexafffund
Wei Shi, Leon Boegman, Josef Daniel Ackerman, Shiliang Shan, Touyue Yang, Keoni J. Chong, Yingming Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryRoyal Military College of CanadaUniversity of GuelphQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Natural Resources and ForestryCalgary Arts DevelopmentMinistry of Natural Resources
Mots-clésLarvaHatchingPopulationOtolithShore

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Walleye ( Sander vitreus ) are a valuable commercial and sport fishery in the North American Great Lakes, yet the relative contributions of known spawning sites to the Lake Erie population remain poorly understood. Backward‐in‐time Lagrangian particle tracking (backtracking) models have been widely applied to estimate larval origins, but the required simulation duration (i.e., larval age), typically derived from otoliths, often remains unknown. We developed a novel proof‐of‐concept approach to estimate larval age without otolith data, using an observed exponential relationship between the total length of tank‐reared Walleye larvae and growing degree‐days (GDD °C days): , where = 8.34 mm is length at hatch and = 0.0027 (°C days) −1 . GDD for wild larvae was estimated from measured length. Using temperatures experienced by larvae along their paths from backtracking models, we estimated larval age and the origins of observed Walleye larvae in western Lake Erie. Larval age predicted by the GDD‐age model were 72% of those estimated using an age‐length curve from the tank‐reared Walleye and 53% of those estimated using a common GDD‐approach based on mean‐basin temperatures. In all three approaches, larvae were backtracked to the southern shore of the western basin, with 43%–60% originating from hard substrates. We neglected differences in environmental conditions between the tank‐reared and wild‐hatched larvae, which affected the values of and . Sensitivity analyses showed <12% variation in had negligible effects on predicted hatching sites. Our novel GDD approach is an additional tool for estimating larval age and simulating larval origins when otolith data are unavailable.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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