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Enregistrement W1824726035 · doi:10.1139/cjfas-2015-0119

Wind on lakes brings predator and prey together in the pelagic zone

2015· article· en· W1824726035 sur OpenAlexafffundvenue
Derrick T. de Kerckhove, E. Agnes Blukacz‐Richards, Brian J. Shuter, Liset Cruz‐Font, Peter A. Abrams

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Natural Resources
Mots-clésPelagic zonePlanktivoreZooplanktonEnvironmental scienceTrophic levelPredationForagingThermoclinePlanktonOceanographyLake ecosystemLimnetic zoneFisheryEcologyForage fishEcosystemBiologyPhytoplanktonGeologyLittoral zone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind blowing over the pelagic zones of stratified lakes creates recirculating water currents. In Lake Opeongo, we observed the effects of these currents on four different trophic levels using a variety of methods (acoustic Doppler current profiler, optical plankton counter, hydroacoustics, telemetry, and netting programs). During windy events, (1) water currents were stronger than the known swimming speeds of small zooplankton (355 to 399 μm) but not larger species or fish, (2) large zooplankton (>542 μm) and schooling planktivores congregated at the thermocline at the downwind end of the basin, and (3) large piscivores directed their foraging towards areas exposed to wind, where they appeared to acquire the same meal as under calm weather conditions but with less effort. We propose that (i) the horizontal physical homogeneity of pelagic zones, (ii) the slow swimming ability of zooplankton relative to the speed of wind-induced water currents, and (iii) the likely growth benefits to predators of foraging on patches of prey lead to the downwind aggregation of pelagic organisms. We discuss this conceptual framework with examples from both lake and ocean ecosystems to suggest that this phenonenon occurs across a large range of spatial scales in aquatic ecosystems.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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