Influence of food abundance on individual behaviour strategy and growth rate in juvenile brown trout (<i>Salmo trutta</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We studied the benefit of being territorial as an effect of food abundance by measuring the proportions of individuals that displayed a territorial, floating (individuals occasionally displayed territorial behaviour), or nonterritorial (shoaling) behaviour strategy, and individual growth rates. Also, swimming activity was monitored as an indicator of emigration. Replicate groups of 12 juvenile brown trout (Salmo trutta) were released into an artificial stream channel, fed according to one of four food regimes for 10 days, and allocated to one of three behaviour categories. There was no significant relationship between food abundance and the number of territorial individuals. Instead, the proportions of individuals that displayed the alternative behaviour strategies, i.e., floating and nonterritorial, changed with food abundance. At the lowest food level, more individuals displayed nonterritorial than floating behaviour, but these two strategies were equally represented at the highest food level. The difference in growth rates with respect to behaviour category was highest at intermediate food levels. At the highest and lowest food levels, nonterritorial fish and floaters grew nearly as fast or as poorly, respectively, as the territorial individuals. Swimming activity between the two sections of the stream tank was greatest at the lowest food level, and there was a general tendency (not significant) for the floaters to exhibit the greatest activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».