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Enregistrement W2044655097 · doi:10.1139/cjfas-2012-0175

Density-dependent interactions in an Arctic char – brown trout system: competition, predation, or both?

2013· article· en· W2044655097 sur OpenAlexvenueno aff
Lennart Persson, Per‐Arne Amundsen, André M. de Roos, Rune Knudsen, Raul Primicerio, Anders Klemetsen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArctic charSalvelinusInterspecific competitionBrown troutSalmoPredationCompetition (biology)Intraspecific competitionBiologyEcologyTroutArcticFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the study of mechanisms structuring fish communities, mixed competition–predation interactions where large predators feed on prey fish versus those in which small predators compete with prey fish for a shared prey have been the focus of substantial research. We used a long-term data set from a system inhabited by brown trout (Salmo trutta) (predator) and Arctic char (Salvelinus alpinus) (prey) to evaluate whether mixed interspecific interactions were present in this system as suggested in other studies focusing on this species pair. We found no evidence for a negative interspecific density dependence in individual performance in either Arctic char or brown trout. In contrast, a negative intraspecific density dependence was present, especially in Arctic char. Furthermore, large brown trout condition showed a positive response to encounter rate with Arctic char (related to the density of small Arctic char). The most parsimonious interaction module to explain the Arctic char – brown trout interaction patterns in the studied system does therefore not need to include interspecific competition. We suggest that size-structured mixed competition–predation interactions in different systems are realized as being either mainly structured through interspecific predation or by competition depending on species life history characteristics and environmental conditions.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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