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Enregistrement W2112668392 · doi:10.1139/f10-132

Intracohort and intercohort spatial density dependence in juvenile brown trout (Salmo trutta)

2011· article· en· W2112668392 sur OpenAlexvenueno aff
Eli Kvingedal, Sigurd Einum

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorsk institutt for naturforskningNorges Forskningsråd
Mots-clésSalmoBrown troutJuvenileDensity dependenceBiological dispersalBiologyEnergeticsCompetition (biology)Juvenile fishSpatial distributionEcologyPopulation densitySpatial ecologySpatial variabilitySalmonidaeFish <Actinopterygii>FisheryGeographyDemographyPopulationStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increased mobility with age can be expected for many organisms, which will reduce the potential for spatial density dependence. Here we quantify the extent of spatial density dependence for two juvenile age classes of brown trout ( Salmo trutta ) that differ in their dispersal abilities. As predicted, spatial variation in intracohort density had a strong effect on the performance of underyearlings, but not on yearlings. However, rather surprisingly, local underyearling density influenced the energetics of the older age class to the same extent as their own. Thus, yearlings do not appear to prioritize growth rate per se as a cue in movement decisions. The spatial patterns of densities and performance are consistent with older fish distributing themselves primarily according to preferred abiotic variables that also influence energetics. Such decisions would remove any relation between local density of their own age class and growth performance. However, because of competitive effects from the patchily distributed younger age class, spatial homogenization of competition intensities appears to be constrained. Variation in yearling body mass also increased with density of their own age class, indicating that even though the average effect of intracohort competition was absent, the individual response was asymmetric.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations24
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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