Aggression and feeding of hatchery-reared and naturally reared steelhead (<i>Oncorhynchus mykiss</i>) fry in a laboratory flume and a comparison with observations in natural streams
Notice bibliographique
Résumé
We quantified the aggression and feeding of naturally reared steelhead (Oncorhynchus mykiss) fry stocked into a laboratory flume with naturally reared fry or hatchery-reared fry from conventional and enriched rearing environments at three densities in the presence and absence of predators, and compared the aggression and feeding observed in the flume to that observed in two streams. Steelhead fry attack rate increased with density and was reduced in the presence of predators, but was not affected by rearing treatment. Threat rate appeared to increase with density and was significantly affected by rearing treatment combination, but was not significantly affected by predator presence. Feeding rate was not affected by density or rearing treatment, but was reduced in the presence of predators. The rate of aggression by steelhead fry in two streams was lower than that observed in the laboratory and did not increase with density. Rates of aggression and feeding of hatchery-reared and wild steelhead fry were not significantly different in the streams. Overall, we found no evidence that hatchery rearing environments caused higher aggression in steelhead fry. Laboratory observations of salmonid aggression, particularly at high density, may not reflect aggression levels in the wild.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».