Foraging selectivity by larval yellow perch (<i>Perca flavescens</i>): implications for understanding recruitment in small and large lakes
Notice bibliographique
Résumé
Growth and survivorship of larval yellow perch (Perca flavescens) have been examined in many systems but can conclusions from well-studied perch populations in smaller lakes be applied to populations in meso-oceanic systems like Lake Michigan, USA? Laboratory experiments were conducted with yellow perch (hatch to 35 mm total length) to develop an empirical selectivity function based on Chesson's α to describe larval diet as a function of changes in prey community composition. This function was used in an individual-based foraging and growth model (IBM) to describe changes in foraging decisions resulting from changes in prey composition between different systems. Larval perch made three selective transitions during ontogeny. Initial positive selection for rotifers and the relative selectivity for cladocerans vs. copepods in late-stage larvae were both dependent on prey composition. Larvae exposed to prey assemblages differing only in composition had different diets. The empirically based IBM accurately predicted these dietary differences and resulting differences in larval growth and likelihood of starvation between systems at equal prey density. The importance of feeding behavior to larval survival will differ between Lake Michigan and smaller lakes, and these results are important for comparisons of recruitment dynamics between large and small systems.
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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) | 0,000 | 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 ».