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Enregistrement W2057695676 · doi:10.1139/f08-105

Habitat quality enhances spatial variation in the self-thinning patterns of stream-resident brown trout (Salmo trutta)

2008· article· en· W2057695676 sur OpenAlexvenueno aff
Javier Lobón‐Cerviá

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmoBrown troutThinningHabitatTroutEcologyIntraspecific competitionPopulation densityDensity dependenceSalmonidaeBiologyEnvironmental scienceFisheryFish <Actinopterygii>DemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored the extent to which variation in habitat factors related to growth and density influence self-thinning patterns in stream-living brown trout ( Salmo trutta ). Analysis of 110 cohorts at 12 sites of four contrasting streams revealed density–mass relationships in two phases. Density of survivors decreased little during the first half of their lifetime. A second phase commenced as individuals attained a threshold mass upon which density declined linearly with increased mass. The slopes of the second phase were greater than predicted by space and food demands. Among sites, these slopes were related to threshold densities at the beginning of the second phase. In turn, elevations, threshold densities, and slopes depicted concave trajectories against site depth, whereas threshold masses increased linearly. Apparently, cohorts remain below the carrying capacity during the first half of their lifetime and self-thin during the second half. Space-limited habitats impose site-specific carrying capacities and site-specific self-thinning coefficients, suggesting a common mechanism underlying self-thinning and an unanticipated, emerging property: two-phase patterns with far more variation in self-thinning coefficients. Variability in growth and density exhibited by brown trout and other salmonids across regions suggests that two-phase patterns may occur broadly, and self-thinning coefficients may vary widely.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations23
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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