Seasonal movement patterns of Credit River brown trout (<i>Salmo trutta</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Zimmer M, Schreer JF, Power M. Seasonal movement patterns of Credit River brown trout ( Salmo trutta ). Ecology of Freshwater Fish 2010: 19: 290–299. © 2010 John Wiley & Sons A/S Abstract – Movement habits in riverine populations of brown trout vary among watersheds. Thus it is important to identify factors influencing differences in individual behaviour so as to improve the information resource base available for the design of river‐specific management strategies. Such information is particularly needed in the rapidly urbanising watersheds of eastern North America where relatively little is known about anthropogenic influences on brown trout populations. In this study, we examined the influence of water temperature on brown trout behaviour in the Credit River in south‐central Ontario, Canada with respect to seasonal movement patterns. Observed patterns of movement were also correlated with variations in river discharge and habitat quality. Forty‐three radio‐tagged, adult brown trout were tracked in a confined 39.8 km portion of the Credit River from 15 May 2002 to 28 July 2003. Fish were captured in three sections of the river that differed in distance downstream and habitat quality. Fish size had little impact on movement patterns. However, there was considerable variation in seasonal movement with upstream movements to summer positions, maintenance of summer positions, downstream and often extensive movements in fall. Also observed was maintenance of winter positions and repeated upstream movements in late spring‐early summer to previously used summer positions. The elaborate movement behaviour in the Credit River population was attributed to seasonal changes in thermal habitat quality. Fish tagged in less suitable thermal habitats moved significantly more than fish from more suitable thermal habitats.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 tête enseignante, 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 ».