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Enregistrement W2067726171 · doi:10.1139/z01-134

Influence of breeding habitat on bear predation and age at maturity and sexual dimorphism of sockeye salmon populations

2001· article· en· W2067726171 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas P. Quinn, Lisa A. Wetzel, Susan Bishop, Kristi Overberg, Donald E. Rogers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationBiologyOncorhynchusHabitatSexual maturitySexual dimorphismFecundityEcologyRange (aeronautics)FisheryZoologyFish <Actinopterygii>Population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age structure and morphology differ among Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) populations. Sexual selection and reproductive capacity (fecundity and egg size) generally favor large (old), deep-bodied fish. We hypothesized that natural selection from physical access to spawning grounds and size-biased predation by bears, Ursus spp., opposes such large, deep-bodied salmon. Accordingly, size and shape of salmon should vary predictably among spawning habitats. We tested this hypothesis by measuring the age composition and body depth of sockeye salmon, Oncorhynchus nerka, and the intensity of predation in a range of breeding habitats in southwestern Alaska. Stream width was positively correlated with age at maturity and negatively correlated with predation level. However, salmon spawning on lake beaches were not consistently old, indicating that different factors affect age in riverine- and beach-spawning populations. Body depths of male and female salmon were positively correlated with water depth across all sites, as predicted. However, the mouths of some streams were so shallow that they might select against large or deep-bodied salmon, even in the absence of bear predation. Taken together, the results indicated that habitat has direct and indirect effects (via predation) on life history and morphology of mature salmon.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations140
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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