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Enregistrement W1997760560 · doi:10.1139/f05-164

Temporal dynamics in foraging behavior of a pelagic predator

2005· article· en· W1997760560 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer M Scheuerell, Daniel E. Schindler, Mark D. Scheuerell, Kurt L. Fresh, Thomas H. Sibley, Arni H. Litt, Judith H. Shepherd

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAndrew W. Mellon Foundation
Mots-clésForagingTrophic levelDaphniaPredationZooplanktonPelagic zoneTrophic cascadeEcologyPredatorBiologyOncorhynchusJuvenileOptimal foraging theoryFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A paradox exists between common observations of highly complex food webs in nature and prevailing ecological theory suggesting that complex food webs are unstable. Qualities of food webs, such as dynamic trophic links, that were not previously considered in theoretical models have been suggested to stabilize complex food webs and resolve this paradox. Flexible foraging behavior can result in dynamic trophic linkages between a predator and its prey over short time scales. Using 4 years of data on diets of juvenile sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) and the zooplankton community from Lake Washington (Seattle, Washington, USA), we determined that juvenile sockeye show dynamic foraging behavior that depends solely on the density of its preferred prey, Daphnia. Juvenile sockeye consumed only Daphnia when their density was greater than 0.4·L–1. Long-term patterns in Daphnia densities demonstrated that for the last 28 years, trophic links between sockeye and the less preferred copepods are eliminated for approximately 6 months of each year when Daphnia is above this switching density threshold. Our data provide a convincing empirical example of the activation and inactivation of trophic links occurring on short time scales as a result of dynamic foraging and help to explain the commonness of high-complexity food webs.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations22
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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