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Enregistrement W2033448272 · doi:10.1139/f01-186

The influence of hydrological and biotic processes on brown trout (<i>Salmo trutta</i>) population dynamics

2002· article· en· W2033448272 sur OpenAlexvenueno aff
Franck Cattanéo, Nicolas Lamouroux, Pascal Breil, Hervé Capra

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConseil Supérieur de la Pêche
Mots-clésBrown troutSalmoTroutIntraspecific competitionPopulationEcologyDensity dependenceSalmonidaeSTREAMSBiologyEnvironmental sciencePopulation densityVital ratesFisheryPopulation growthFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrological and biotic forces constrain brown trout (Salmo trutta) population dynamics, but tests of their role across numerous streams are uncommon. In 30 French stream reaches, using 5–8 samples (1 per year) each, we investigated whether the year-to-year seasonal hydrology influenced annual trout densities within reaches, and whether the relationships were shared by all reaches. We also searched for intraspecific interactions between and within cohorts. Trout data were age class (0+, 1+, and adults) densities. For each year, hydrology was described using 13 variables, each computed for a reproduction, emergence, and growth period related to the biological cycle of trout. We used analyses of covariance (ANCOVA) to test how trout densities at year n – 1 and hydrology at year n influenced trout densities at year n. High flows during emergence significantly reduced the 0+ densities, consistently across the 30 reaches. Then, 1+ and adult densities were linked, respectively, to 0+ and 1+ densities from the previous year. Analyses also revealed density-dependent survival mechanisms for the 0+ cohort, suggesting intracohort competition. Therefore, hydrology constrains trout dynamics only during the critical emergence period, after which intracohort interactions regulate the 0+ density. Such mechanisms, validated across 30 environmentally different reaches, seem to be fundamental to trout population dynamics.

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)0,001
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations179
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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