A comparison of methods for estimating activity costs of wild fish populations: more active fish observed to grow slower
Notice bibliographique
Résumé
Activity costs can account for a major proportion of fish energy budgets and may trade off against observed growth rates in wild fish populations. Recent approaches to estimating activity costs in situ have used a contaminantbioenergetic mass balance modelling approach, allowing for a broader examination of activity costs among populations compared with time-consuming alternative approaches. We report the results of this contaminantbioenergetic modelling approach to estimating in situ activity costs compared with two alternative independent methods of assessing in situ activity costs. Comparisons were made between a fast- and slow-growing yellow perch (Perca flavescens) population. Contaminantbioenergetic estimates of activity costs in the fast-growing population were 39% lower than those in the slow-growing population. Activity estimated from recorded swimming behaviours was 37% lower in the fast-growing population and 22%29% lower in the fast-growing population based on published relationships between activity costs and axial white muscle glycolytic enzyme capacities. Consumption rates were actually 32% lower in the fast-growing population, implying that lower activity costs more than compensated for lower food intake. The agreement among the three independent measures of activity costs strongly support the idea that activity costs, rather than food intake, are a major determinant of growth differences in these two wild fish populations.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».