MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1910273794 · doi:10.1139/f2012-098

Density-dependent habitat use and growth of an estuarine fish

2012· article· en· W1910273794 sur OpenAlexvenueno aff
Nathan M. Bacheler, Jeffrey A. Buckel, Lee M. Paramore

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDensity dependenceAbundance (ecology)EstuaryHabitatPopulation densityEcologyJuvenilePopulationFisheryEnvironmental scienceBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Density dependence can stabilize or destabilize population size through negative or positive feedback controls operating over different spatial and temporal scales. While many species have been shown to exhibit density dependence, the topic has received little attention in estuaries where environmental variability and larval supply are often considered to be the primary drivers of population dynamics. We used multiple long-term, fishery-independent data sets and a unique modeling approach to test the hypothesis that juvenile red drum ( Sciaenops ocellatus ) exhibit density-dependent habitat use and growth rates in estuaries in North Carolina, USA. Age-1 red drum exhibited density-dependent habitat use after accounting for environmental and landscape variables, disproportionately increasing northward and coastward in the study area at high abundance. Apparent individual growth rates of age-0 and age-1 red drum were generally negatively related to the abundance of their own age classes, but evidence of density-dependent growth rates for age-2 red drum was weak to nonexistent. Changes in spatial distribution of red drum when overall abundance was high did not overcome density-dependent effects on individual growth rates. Thus, density-dependent effects have potential negative feedbacks on population growth in estuaries and should not be ignored in future theoretical or empirical estuarine studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations33
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences→Même sujetMarine and fisheries research→Travaux en français237 207→