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Enregistrement W2106238415 · doi:10.1093/beheco/arp059

Alternative foraging tactics and risk taking in brook charr (Salvelinus fontinalis)

2009· article· en· W2106238415 sur OpenAlexaff
Michelle Farwell, Robert L. McLaughlin

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFontinalisSalvelinusForagingPredationBiologyEcologyOptimal foraging theoryFisheryZoologyDemographyTroutFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently emerged brook charr (Salvelinus fontinalis) foraging in still-water pools along the sides of streams tend to be sedentary, feeding from the lower portion of the water column (sitting and waiting), or active, feeding from the upper portion of the water column (active search). Individuals exhibiting intermediate behavior are observed less frequently. We assessed the perceptual, energetic, and locomotor bases of the individual differences in foraging tactics by testing whether an individual's activity while searching for prey in the field was linked to its willingness to take risks, resting metabolic rate (RMR), and swimming capacity. Proportion of time an individual spent moving during prey search was quantified in the field, the individual was captured, and willingness to take risks (field), resting oxygen consumption (lab), and locomotor ability (lab) were measured. Individuals that spent a lesser proportion of time moving in the field took longer to exit from a dark tube into an unfamiliar field environment, and delayed their exit times more in response to a novel object, than did individuals that spent a greater proportion of time moving in the field. Proportion of time spent moving in the field was unrelated to resting oxygen consumption and swimming capacity measured in the laboratory. Dispositions in foraging behavior and risk taking early in life could influence encounter rates with novel prey and habitats, which are important steps in the initial stages of resource polymorphisms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, 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

Citations68
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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