MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2010679322 · doi:10.1111/j.1095-8649.2000.tb02217.x

Body size and shoaling in fish

2000· article· en· W2010679322 sur OpenAlexaff
D. J. Hoare, Jens Krause, Nina Peuhkuri, J.‐G. J. Godin

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoaling and schoolingShoalForagingBiologyPredationCompetition (biology)EcologyPopulationFisheryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shoaling behaviour is generally described as a trade‐off between the anti‐predator benefits of living in groups and the costs of increased foraging competition. An individual's fitness varies as a function of shoal size and shoal composition, and this relationship is potentially body length dependent. As teleost fishes show indeterminate growth, many populations exhibit a broad range of individual body lengths. The latter is used as a criterion in active choice of shoaling companions, and shoals are often size‐assorted. This reduces predation risk through minimizing phenotypic oddity, and may reduce competition between size‐classes. There is some evidence for a positive relationship between shoal size and the body length of shoal members, although it remains unclear whether this is a result of active shoal‐size choice or a by‐product of the body length distribution of the population. Shoal membership is highly dynamic and individuals may maximize their fitness by switching frequently between groups of varying size and composition in response to changes in their physiological stage and the external environment. Fish shoals provide an excellent opportunity to investigate the functions and mechanisms of group living, and future studies should aim to take an integrated view of individual behaviours, group size and phenotypic composition when investigating group choice decisions.

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 seuil0,013

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations198
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Fish BiologyMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207