Performance and maneuverability of three species of teleostean fishes
Notice bibliographique
Résumé
Whole-animal behavior and performance are assembled from functional capabilities that are dependent on morphology, such as body form and fin-distribution patterns. We compared hovering, median and paired fin (MPF), body and caudal fin (BCF), and burst-and-coast gaits and maneuvers permitted within these gaits, turning, backward swimming, and braking for three species: goldfish, Carassius auratus, silver dollar, Metynnis hypsauchen, and angelfish, Pterophyllum scalare. Goldfish have a fusiform body with a relatively small surface area and depth. Silver dollars and angelfish had larger areas and depths. The smaller surface area was expected to be associated with greater use and higher speeds in BCF swimming behaviors for goldfish but little support was found. Larger body depth was expected to be associated with higher turning rates and maneuverability of silver dollars versus goldfish, but data were again equivocal. Body depth may be more important in defense than in locomotion. Goldfish and silver dollars have ventral paired fins. Angelfish have more derived lateral pectoral fins, anterior pelvic fins, and larger median fins. This fin pattern was expected to be associated with greater use of MPF behaviors at higher speeds, and with greater maneuverability. Support for this expectation was found, but there were sufficient exceptions to indicate that other factors were important.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».