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Enregistrement W1484404377 · doi:10.1111/j.1365-2656.2006.01137.x

Behavioural trade‐offs between growth and mortality explain evolution of submaximal growth rates

2006· article· en· W1484404377 sur OpenAlexafffund
Peter A. Biro, Mark V. Abrahams, John R. Post, Eric A. Parkinson

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFreshwater Fisheries Society of British Columbia
Mots-clésPredationForagingTroutBiologyTrade-offEcologyRainbow troutGrowth rateFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. The importance of body size and growth rate in ecological interactions is widely recognized, and both are frequently used as surrogates for fitness. However, if there are significant costs associated with rapid growth rates then its fitness benefits may be questioned. 2. In replicated whole-lake experiments, we show that a domestic strain of rainbow trout (artificially selected for maximum intrinsic growth rate) use productive but risky habitats more than wild trout. Consequently, domestic trout grow faster in all situations, experience greater survival in the absence of predators, but have lower survival in the presence of predators. Therefore, rapid growth rates are selected against due to increased foraging effort (or conversely, lower antipredator behaviour) that increases vulnerability to predators. In other words, there is a behaviourally mediated trade-off between growth and mortality rates. 3. Whereas rapid growth is beneficial in many ecological interactions, our results show the mortality costs of achieving it are large in the presence of predators, which can help explain the absence of an average phenotype with maximized growth rates in nature.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations237
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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