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Enregistrement W2003535226 · doi:10.1577/t05-268.1

A Roadmap for Coasters: Landscapes, Life Histories, and the Conservation of Brook Trout

2008· article· en· W2003535226 sur OpenAlexaff
Mark S. Ridgway

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensTrent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTroutSalvelinusHabitatContext (archaeology)PredationEcologyRoller coasterJuvenileFisheryFontinalisGeographyBiologyFish <Actinopterygii>Archaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is still much to do in developing informed policy on the issue of migratory (“coaster”) brook troutSalvelinus fontinalis. My purpose in this paper is to provide a summary of research from other programs that may be useful for understanding the dichotomy between coaster and stream‐resident brook trout. Great Lakes glacial history, population structure at the watershed level, landscape‐scale habitat patterns, the energetics of resident and migratory brook trout, and dichotomous movements of young of year all provide important context for coaster brook trout. I apply a new growth model to literature sources on brook trout life history to scope the potential range of coaster‐resident life histories. The results indicate that juvenile growth falls largely into two groups, depending on whether the adult prey field incorporates fish in the diet. Combining ideas on variation in the standard metabolic rate and habitat productivity with a new theory of food web structure from other authors leads to an interesting working hypothesis for coaster brook trout that builds on W. E. Ricker's original observations on brook trout diet over 75 years ago.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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 GPT0,193
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations31
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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