Dispersal Patterns, Active Behaviour, and Flow Environment during Early Life History of Coastal Cold Water Fishes
Notice bibliographique
Résumé
During the pelagic larval phase, fish dispersal may be influenced passively by surface currents or actively determined by swimming behaviour. In situ observations of larval swimming are few given the constraints of field sampling. Active behaviour is therefore often inferred from spatial patterns in the field, laboratory studies, or hydrodynamic theory, but rarely are these approaches considered in concert. Ichthyoplankton survey data collected during 2004 and 2006 from coastal Newfoundland show that changes in spatial heterogeneity for multiple species do not conform to predictions based on passive transport. We evaluated the interaction of individual larvae with their environment by calculating Reynolds number as a function of ontogeny. Typically, larvae hatch into a viscous environment in which swimming is inefficient, and later grow into more efficient intermediate and inertial swimming environments. Swimming is therefore closely related to length, not only because of swimming capacity but also in how larvae experience viscosity. Six of eight species sampled demonstrated consistent changes in spatial patchiness and concomitant increases in spatial heterogeneity as they transitioned into more favourable hydrodynamic swimming environments, suggesting an active behavioural element to dispersal. We propose the tandem assessment of spatial heterogeneity and hydrodynamic environment as a potential approach to understand and predict the onset of ecologically significant swimming behaviour of larval fishes in the field.
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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 | 0,001 | 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 ».