Effect of light intensity and eye development on prey capture by larval striped bass <i>Morone saxatilis</i>
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of visual and non‐visual feeding among pelagic striped bass Morone saxatilis larvae adapted to a turbid estuary was determined in the laboratory in clear water. Capture of Artemia salina (density 100 l−1) was significantly affected by the interaction between age of larvae (range: 8–25 days post‐hatch, dph) and light intensity (range: 0–10·6 μmol s−1 m−2 at the water surface). Visual feeding by larvae aged 9–11 dph was highest in dim light (0·086–0·79 μmol s−1 m−2), with fish capturing up to 5 prey larva−1 h−1. As the larvae grew, prey capture in brighter light improved, associated with an increasing proportion of twin cone photoreceptors and improving ability of the retina to light‐ and dark‐adapt. By age >22 dph, mean prey capture was greatest at highest light intensities (0·79 and 10·6 μmol s−1 m−2) exceeding 100 prey larva−1 h−1. Incidence of feeding larvae generally improved as the larvae grew, reaching >80% in all light intensities from 16 dph onwards. The lower threshold for visual feeding, between 0·0084 and 0·03 μmol s−1 m−2, remained constant as the larvae grew, despite an increasing density of rod photoreceptors. Below this threshold, non‐visual feeding was evident at a low rate (<6 prey larva−1 h−1) that was independent of larval age.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».