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Enregistrement W2115600154 · doi:10.1577/t05-237.1

Phenotypic Diversity of Lake Trout in Great Slave Lake: Differences in Morphology, Buoyancy, and Habitat Depth

2006· article· en· W2115600154 sur OpenAlexaboutno aff
Mara S. Zimmerman, Charles C. Krueger, Randy L. Eshenroder

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTroutSalvelinusBiologyEcologyHabitatFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Little is known about the phenotypic diversity of lake trout Salvelinus namaycush in large North American lakes outside the Laurentian Great Lakes. This study tested the hypothesis that phenotypic diversity in Great Slave Lake, Northwest Territories, Canada, is associated with water depth, as was observed during similar studies of lake trout in Lake Superior. We describe the association of body size with color, buoyancy, and morphology; compare these phenotypic traits among depth strata; and establish whether lake trout phenotypes occur as discrete groups. Phenotypic diversity increased among fish longer than 43 cm standard length. In water less than 50 m deep, large lake trout (≥43 cm) were light in color, buoyantly heavy, and streamlined and possessed short pectoral fins. In water deeper than 50 m, large lake trout were dark in color, buoyantly light, and deep bodied (less streamlined) and had long pectoral fins. Without assigning descriptions to individuals before the analysis, we identified two phenotypic groups. These groups represented nondiscrete phenotypes; lake trout of intermediate shape had intermediate fin lengths, capture depths, and buoyancies. The phenotypic patterns observed in Great Slave Lake were similar to the lean and siscowet forms that currently exist in Lake Superior. Deepwater forms, previously believed to be endemic to the Great Lakes, are more geographically widespread and may represent diversity typical of this species in large, deep lakes. We suggest that the lake trout phenotype associated with deep water (buoyantly light, long pectoral fins) is adaptive for daily vertical migrations.

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 enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,864

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 technologies0,0000,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,192
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 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

Citations87
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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