Ecological correlates of fish movement in a network of Virginia streams
Notice bibliographique
Résumé
Identifying factors that influence fish movement is a key step in predicting how populations respond to environmental change. Using markrecapture (four species) and trap capture (eight species) data, we examined relationships between three attributes of movement and 15 ecological variables. The probability of emigrating from a reach was positively related to intermittency (one species) and body size (one species) and negatively related to distance from the mainstem creek (two species) and habitat complexity (one species). The number of fish moving upstream through traps was positively related to increases in flow (five species), day length (three species), and water temperature (two species); the number moving through downstream traps was positively associated with increases in flow (three species). Distance moved was greater for fish moving through unsuitable reaches (one species). Floods have a pervasive effect on fish movement, and human activities that affect flows will have widespread implications. The importance of other factors varies interspecifically, which may translate into variation in persistence and colonization rates. For example, species that exhibit reach fidelity in complex habitats may increase movement if habitats are homogenized. These species may suffer population declines because of the cost of increased movement and may ultimately be replaced by ecological generalists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».