Diel vertical migration in the Lake Superior pelagic community. II. Modeling trade-offs at an intermediate trophic level
Notice bibliographique
Résumé
Several hypotheses have been proposed to explain diel vertical migration (DVM); however, they have generally been applied to DVM behavior of a single trophic level. We evaluate the costs (predation risk) and benefits (foraging rate and growth rate potential) of different hypothetical and observed DVM trajectories for a three-level pelagic food chain in Lake Superior containing opossum shrimp (Mysis relicta), deepwater ciscoes (Coregonus spp.), and lake trout (Salvelinus namaycush). Lake trout appear to be maximizing foraging and growth rates by tracking vertically migrating ciscoes, while the DVM trajectories of ciscoes suggests a trade-off between predation risk and growth. For ciscoes, two alternative DVM trajectories both minimize the ratio of risk to growth: a shallow trajectory that follows low light levels down to 80 m during the day and a deep trajectory (below 150 m) that tracks highest Mysis densities. Observed cisco DVM trajectories appear to follow the shallow high risk – high growth trajectory in 2001, but switch to the deep, low risk – low growth trajectory in 2004 when lake trout density was higher and the density of ciscoes was lower.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».