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Enregistrement W2021023700 · doi:10.1139/f03-012

Patterns and correlates of movement and site fidelity in individually tagged young-of-the-year Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>)

2003· article· en· W2021023700 sur OpenAlexafffundvenue
Stefán Ó. Steingrímsson, James W. A. Grant

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésSalmoFisheryPopulationFish <Actinopterygii>BiologyCompetition (biology)HabitatEcologyEnvironmental scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature on stream fish movement offers diverse views on the patterns (restricted vs. nonrestricted), causes (competition vs. habitat use), and consequences (mobile fish of lower vs. equal fitness) of movement. We tagged 320 young-of-the-year Atlantic salmon (Salmo salar) (30.1–55.3 mm), using relatively noninvasive tagging (elastomers) and recovery (snorkeling) techniques, to test these alternative views. Most fish (mean = 63.8%) stayed in the study sites (10–120 m) throughout their respective study season (28–74 days). Of the resighted fish, 61.8% moved less than 1 m up- or down-stream and only three fish moved more than 10 m, causing extremely leptokurtic movement curves. Movement and site fidelity were weakly affected by habitat use and competition. Fish originally found in slow water moved farther than fish from fast water, whereas fish found at high population densities were more likely to disappear than fish from low densities. Finally, mobile fish grew as fast or faster than more sedentary fish, supporting the idea that movement can be advantageous and is not just a by-product of density-dependent population regulation.

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations82
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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