Differential effects of turbidity on prey consumption of piscivorous and planktivorous fish
Notice bibliographique
Résumé
Contrast degradation theory predicts that increased turbidity decreases the visibility of objects that are visible at longer distances more than that of objects that are visible at short distances. Consequently, turbidity should disproportionately decrease feeding rates by piscivorous fish, which feed on larger and more visible prey than particle-feeding planktivorous fish. We tested this prediction in a series of laboratory feeding experiments, the results of which indicated that prey consumption by two species of planktivorous fish (juvenile chum salmon (Oncorhynchus keta) and walleye pollock (Theragra chalcogramma)) is much less sensitive to elevated turbidity than piscivorous feeding by sablefish (Anoplopoma fimbria). Planktivorous feeding in the turbidity range tested (0–40 nephelometric turbidity units (NTU)) was reduced at high light intensity, but not at low light intensity. Comparatively low (5–10 NTU) turbidity decreased both the rate at which sablefish pursued prey and the probability of successful prey capture. These results suggest that turbid environments may be advantageous for planktivorous fish because they will be less vulnerable to predation by piscivores, but will not experience a substantial decrease in their ability to capture zooplankton prey.
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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 | 0,001 |
| 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 ».