Breaking the speed limit — comparative sprinting performance of brook trout (<i>Salvelinus fontinalis</i>) and brown trout (<i>Salmo trutta</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Sprinting behavior of free-ranging fish has long been thought to exceed that of captive fish. Here we present data from wild-caught brook trout (Salvelinus fontinalis) and brown trout (Salmo trutta), volitionally entering and sprinting against high-velocity flows in an open-channel flume. Performance of the two species was nearly identical, with the species attaining absolute speeds > 25 body lengths·s−1. These speeds far exceed previously published observations for any salmonid species and contribute to the mounting evidence that commonly accepted estimates of swimming performance are low. Brook trout demonstrated two distinct modes in the relationship between swim speed and fatigue time, similar to the shift from prolonged to sprint mode described by other authors, but in this case occurring at speeds > 19 body lengths·s−1. This is the first demonstration of multiple modes of sprint swimming at such high swim speeds. Neither species optimized for distance maximization, however, indicating that physiological limits alone are poor predictors of swimming performance. By combining distributions of volitional swim speeds with endurance, we were able to account for >80% of the variation in distance traversed by both species.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».