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Enregistrement W2056516129 · doi:10.1139/f2011-011

Do juvenile Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>) use chemosensory cues to detect and avoid risky habitats in the wild?

2011· article· en· W2056516129 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jaewoo Kim, James W. A. Grant, G. E. Brown

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesInstitute of Materials Research and EngineeringConcordia University
Mots-clésSalmoALARMJuvenilePredatorBiologyHabitatPredationFisheryEcologyZoologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined whether juvenile Atlantic salmon ( Salmo salar ) in the wild adjust their behaviour in response to chemical cues of predator activity during a 4-week period after emergence from gravel nests. In each of seven 75 m2 sites in Catamaran Brook, New Brunswick, Canada, we established three contiguous sections differing in perceived predator activity by releasing stream water in control sections, conspecific alarm cues in risky sections, and nothing in buffer sections in both 2006 and 2007. As predicted, the density of young-of-the-year (YOY) salmon tended to decrease in alarm cue sections, while it increased in control and buffer sections. After the 2-week manipulation in 2006, we switched treatments so that buffer sections became alarm cue sections and alarm cue sections became buffer sections for an additional 2-week period. After the switch, the number of YOY increased least in the new alarm cue sections and most in control and new buffer sections. In contrast with YOY, the density of age 1+ parr was not affected by the experimental treatments. Our results suggest that YOY salmon can use chemical alarm cues to assess the predator activity of habitats in the wild.

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)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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