The effect of turbulence on the cost of swimming for juvenile Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Fish activity costs are often estimated by transforming their swimming speed in energy expenditures with respirometry models developed while forcing fish to swim against a flow of constant velocity. Forced swimming models obtained using a procedure that minimizes flow heterogeneity may not represent the costs of swimming in rivers characterized by turbulence and by a wide range of instantaneous flow velocities. We assessed the swimming cost of juvenile Atlantic salmon (Salmo salar) in turbulent flows using two means (18 and 23 cm·s 1 ) and two standard deviations of flow velocity (5 and 8 cm·s 1 ). Twenty respirometry experiments were conducted at 15 °C with fish averaging 10 g. Our results confirmed that swimming costs are affected by the level of turbulence. For a given mean flow velocity, swimming costs increased 1.3- to 1.6-fold as turbulence increased. Forced swimming models under estimated actual swimming costs in turbulent flow by 1.9- to 4.2-fold. Spontaneous swimming models overestimated the real cost of swimming in turbulent flow by 2.8- to 6.6-fold. Our analyses suggest that models in which both the mean and the standard deviation of flow velocity are explicitly represented are needed to adequately estimate the costs of swimming against turbulent flows.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».