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Enregistrement W1784185043 · doi:10.1139/cjfas-2012-0159

Summer emigration and resource acquisition within a shared nursery lake by sockeye salmon (<i>Oncorhynchus nerka</i>) from historically discrete rearing environments

2012· article· en· W1784185043 sur OpenAlexvenueno aff
Ryan K. Simmons, Thomas P. Quinn, Lisa W. Seeb, Daniel E. Schindler, Ray Hilborn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlaska Sustainable Salmon FundUniversity of WashingtonGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésOncorhynchusJuvenileSympatric speciationBiologyEcologyHabitatForagingEcosystemFish migrationLife history theoryFisheryLife historyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many fish species disperse broadly during juvenile life history stages. While this may enable persistence in variable environments, it may also produce novel competitive interactions in recipient habitats that contain conspecifics from other populations. Here we used genetics techniques to study the stock-specific movement and performance of juvenile sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) between July and August of 2008 in an ecosystem characterized by extensive juvenile migration and environmental change: the Chignik Lake system, Alaska. Genetic composition of juvenile sockeye salmon in the lower nursery lake based on 45 single nucleotide polymorphism markers indicated that 2008 was characterized by earlier timing and larger magnitude of emigrations from the upper lake, where rearing conditions have become increasingly unstable in recent decades. However, the larger size of emigrants did not confer a clear advantage in foraging based on comparisons of growth and body condition with juveniles native to the lower lake. These results highlight how shifting environmental conditions may exert pressures on evolved behavior patterns and increase interactions between sympatric populations, a theme of increasing importance where ecological uncertainty is high.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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