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Enregistrement W1590232302 · doi:10.1111/jfb.12585

Hypoxic refuges, predator–prey interactions and habitat selection by fishes

2015· article· en· W1590232302 sur OpenAlexafffundabout
Kevin J. Hedges, Mark V. Abrahams

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesManitoba HydroUniversity of Manitoba
Mots-clésPredationBiologyPredatorHabitatForagingPimephales promelasEcologyHypoxia (environmental)MinnowFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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