Morphological predictors of swimming speed: a case study of pre-settlement juvenile coral reef fishes
Notice bibliographique
Résumé
The swimming abilities of fishes are of vital importance to their ecology, and studies on fish swimming have been the focus of research for over a century. Here we explore the relationship between swimming ability and external body morphology, using data on U(crit) swimming speeds of 100 species of pre-settlement juvenile coral reef fishes (at the transition between the larval and adult habitats), comprising 26 different families from 5 orders. The taxonomic diversity of this methodologically consistent dataset provides a unique opportunity to examine the relationship between form and function in fish swimming across a broad taxonomic range. Overall, we found that a predictive model incorporating total length (TL), the square of caudal peduncle depth factor (CPDF(2)) and aspect ratio (AR) can be used to accurately predict swimming performance of a wide range of fish families, and was able to explain 69% of the variability in swimming performance of these pre-settlement juvenile fishes. The model was also able to successfully predict the swimming speed of an out-group salmonid species (Oncorhynchus mykiss). There was no evidence that the model fit differed among taxonomic groups, despite the inclusion of five different orders of fishes, suggesting that body morphology sufficiently explains the bulk of differences in swimming performance. Furthermore, the model appears to work equally well for fishes from the Great Barrier Reef and the Caribbean, and for families with different adult habitat associations and swimming modes. It remains to be determined how well the model predicts the swimming abilities of temperate species as well as adults of these same species. This model provides an invaluable means of predicting swimming abilities of pre-settlement juvenile fishes that are unable to be reared in the laboratory, do not perform well in swimming flumes or are unable to be captured live in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».