Influence of breeding habitat on bear predation and age at maturity and sexual dimorphism of sockeye salmon populations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».