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Enregistrement W1915976253 · doi:10.1139/cjfas-2012-0334

How mobile are fish populations? Diel movement, population turnover, and site fidelity in suckers

2013· article· en· W1915976253 sur OpenAlexvenueno aff
Michael T. Booth, Nelson G. Hairston, Alexander S. Flecker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdNational Science Foundation
Mots-clésDiel vertical migrationHabitatEcologyPopulationBiological dispersalBiologyPopulation dynamics of fisheriesFisheryFish <Actinopterygii>GeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Movement of organisms is an important mechanism controlling an array of processes within ecosystems. Recent analyses suggest that movement is composed of individual displacement (distance moved by individuals) and turnover (proportion of individuals moving). Turnover of individuals is important because it influences population size and structure, as well as interactions among individuals and different species within a habitat. We used stationary antennas and passive integrated transponders tags to monitor individual habitat use, turnover, and displacement of Sonora suckers (Catostomus insignis) and desert suckers (Catostomus clarkii) in the West Fork Gila River, New Mexico, USA. Many tagged fish used our focal stationary antenna reach, but only a subset was consistently present. Population size and turnover rates were variable from day to day. Although some individuals spent the majority of their time within the focal reach, most made extended departures (one or more days) from their home pools. Many individuals displayed fidelity to a particular habitat despite forays elsewhere, returning to the focal reach throughout the study. Diel or short-term movements may explain high turnover rates typically observed and, combined with high site fidelity, may result in the misclassification of individuals as sedentary, despite frequent, potentially short-term, movements into other habitats.

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)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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