Predator-recognition training of hatchery-reared walleye (<i>Stizostedion vitreum</i>) and a field test of a training method using yellow perch (<i>Perca flavescens</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Fishes reared in captivity are predator-naïve and suffer large predation mortality when stocked into lakes with a full complement of predators. We tested the potential of predator training to enhance post-stocking survival of hatchery-reared walleye (Stizostedion vitreum). In the first part of the study, we found that walleye (i) use chemical cues for assessing predation risk, (ii) do not have innate recognition of the odor of northern pike (Esox lucius) as an indicator of predation, and (iii) associate predation risk with pike odor after a single simultaneous encounter with pike odor and chemical alarm cues from walleye skin. In the second part of the study, we attempted to mass-train yellow perch, Perca flavescens (as a surrogate for walleye), to fear pike odor. Perch response to pike odor was not changed by placing sponge blocks containing pike odor and perch alarm cues around the perimeter of a pond. On pre- and post-training assays, perch avoided traps scented with perch alarm cues, but did not avoid traps labeled with pike odor or water. We conclude that recognition training offers potential as a management tool for walleye, but significant logistic challenges must be solved before it can be implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».