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Enregistrement W1896392216 · doi:10.1111/j.1600-0633.2011.00543.x

Determining the consistency of thermal habitat segregation within and among Arctic charr morphotypes in Gander Lake, Newfoundland

2011· article· en· W1896392216 sur OpenAlexafffundabout
Michael Power, Michael O’Connell, Brian Dempson

Notice bibliographique

RevueEcology Of Freshwater Fish · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProfundal zoneHabitatSalvelinusEcologyForagingArcticCompetition (biology)PredationGeographyBiologyFisheryFish <Actinopterygii>Littoral zoneTrout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract – Otolith carbon and oxygen isotope data obtained from distinct genetic and ecological groups of lacustrine Arctic charr, Salvelinus alpinus L., from Gander Lake, Newfoundland, were used to examine hypotheses regarding the consistency of differential habitat use among the groups. Results indicated thermal habitat separation by group, with small ‘pale’ individuals consistently remaining in cooler profundal habitats and larger ‘dark’ individuals more frequently occupying warmer upper water column habitats. Theoretical measures of resource separation and competition indicated lower thermal habitat overlap among the forms and greater within‐form competition. Depth at capture data indicated more varied short‐term use of available lake habitats by ‘dark’ form Arctic charr, possibly as a result of cannibalistic foraging on profundal ‘pale’ form fish. Nominal capture depth data only partially explained observed variation in the mean temperature of occupied thermal habitat, suggesting that capture depth can only be used as a rough index of thermal habitat use. Provided that sufficient thermal gradients exist in the environments being studied, otolith oxygen isotopes provide a useful means of establishing the significance of niche differentiation among individuals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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