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Enregistrement W2106222810 · doi:10.1139/f05-072

Food abundance and fish density alters habitat selection, growth, and habitat suitability curves for juvenile coho salmon (<i>Oncorhynchus kisutch</i>)

2005· article· en· W2106222810 sur OpenAlexvenueno aff
Jordan S. Rosenfeld, Thomas Leiter, Gerhard Lindner, Lorne D. Rothman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncorhynchusHabitatJuvenilePredationJuvenile fishBiologyEcologyRange (aeronautics)Environmental scienceAbundance (ecology)FisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To understand how fish density and food availability affect habitat selection and growth of juvenile coho salmon (Oncorhynchus kisutch), we manipulated fish density (2–12 fish·m–2) and natural invertebrate drift (0.047–0.99 mg·m–3) in 12 experimental stream channels constructed in a side-channel of Chapman Creek, British Columbia. Increased food resulted in increased growth of both dominant and subdominant fish and a shift to higher average focal velocities (from 6.5 to 8.4 cm·s–1) with maximum growth in the range of 10–12 cm·s–1. Increased food appears to permit juvenile coho to exploit higher velocity microhabitats that might otherwise be bioenergetically unsuitable at lower food levels. Increased fish density resulted in lower growth of subdominant but not of dominant fish and a general displacement of fish to both higher and lower focal velocities. The shapes of habitat suitability curves were sensitive to food abundance, implying that differences in food availability may affect transferability of habitat suitability curves between streams of different productivity. While habitat suitability curves captured the change in extent of available habitat following prey enrichment, actual increases in growth rate with enrichment (i.e., changes in habitat quality) were poorly represented by habitat suitability values and better represented by bioenergetic model predictions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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