Using patch studies to link mesoscale patterns of feeding and growth in larval fish to environmental variability
Notice bibliographique
Résumé
We present results from a series of three patch studies designed to examine links between environmental variability and mesoscale patterns of feeding and growth of larval radiated shanny ( Ulvaria subbifurcata ). We examine the effects of variability in temperature, turbulence and prey concentration on both the mean (i.e. population level) and the variance (i.e. individual level) of larval feeding and growth rates among the three bays. Although both gut fullness and growth rates differ significantly between bays, our results show only weak environmental influences. When larvae are pooled across bays (i.e. treated as independent observations), environmental factors generally explain <4% of the variability in gut fullness. When treated as daily mean residuals, however, temperature accounts for 41% of the variability in mean gut fullness, while both temperature and prey concentration also explain significant portions of the variance in gut fullness (38 and 43%, respectively). Between‐bay differences in larval growth rates are consistent with patterns of temperature variation but not with patterns of prey availability. Studies relying on tracking a single patch of larvae typically suffer from having too few observations to detect significant relationships between feeding or growth and environmental variables. By following three patches we collected a larger number of observations. However, as we encountered only a limited range of environmental conditions it remains difficult to adequately assess the role of environmental factors. In part, this problem stems from the inability of fisheries oceanographers to track the recent environmental history of individual larvae on the same fine scales currently employed to collect biological data (e.g. guts and otoliths) on individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».