Hypoxic refuges, predator–prey interactions and habitat selection by fishes
Notice bibliographique
Résumé
Localized hypoxic habitats were created in Delta Marsh, Manitoba, Canada to determine the potential of regions of moderate hypoxia to act as refuges for forage fishes from piscine predators. Minnow traps and giving-up density (GUD) plates (plexiglas plates covered with trout crumble and fine gravel) were used to assess habitat use and perceived habitat quality for forage fishes, respectively, while passive integrated transponder tags provided data on habitat use by predator species to assess the level of predation risk. Data were collected both before and after a hypoxia manipulation (2-3 mg l(-1) dissolved oxygen, DO) to create a before-after control-effect style experiment. Fathead minnows Pimephales promelas were more abundant and consumed more food from GUD plates in hypoxic bays after the DO manipulation, indicating hypoxic locations were perceived as higher quality, lower-risk habitats. The frequency of predator visits was not consistently affected. The duration of visits, and therefore the total time spent in these habitats, however, was significantly shorter. These predator data, combined with the prey information, are consistent with the hypothesis that hypoxic regions function as predator refuges. The refuge effect is not the result of predator exclusion, however; instead predators are rendered less capable of foraging and pose less of a threat in hypoxic locations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».