Why are dwarf fish so small? An energetic analysis of polymorphism in lake whitefish (<i>Coregonus clupeaformis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Sympatric populations of dwarf lake whitefish (Coregonus clupeaformis) (DLW) and normal lake whitefish (NLW) commonly occur in north temperate and subarctic lakes. DLW have a much lower growth, mature earlier, and have a shorter life span than NLW. Furthermore, they are usually not found when cisco (Coregonus artedi) are present, possibly due to competitive exclusion. In this study, we compared the energy budget of DLW, NLW, and cisco using food consumption rates estimated with mass balance models of chemical tracers (i.e., mercury and radiocesium). These chemicals are globally distributed and can be readily detected in fish and their prey. Our analysis showed that the energy budget of DLW and cisco was similar. DLW and cisco consumed on average 4050% more food than NLW. The conversion efficiency of DLW and cisco was two to three times lower than that of NLW. These results suggest that DLW and cisco allocated a larger fraction of their energy budget to metabolism than NLW. Our analysis also suggests that the earlier maturation and shorter life span of DLW and cisco may be due to their higher metabolic rates.
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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 | 0,001 | 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 ».