The schooling and foraging ecology of lake herring (<i>Coregonus artedi</i>) in Lake Opeongo, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We used a combination of suspended gill nets and hydroacoustics to investigate the schooling behaviour of lake herring (Coregonus artedi) in Lake Opeongo, Ontario, Canada. Lake herring form schools during the day but are dispersed at night and this change occurs at a light threshold of roughly 0.04 lx. Schools range in maximum linear dimension from 100 to 2300 cm with the majority under 1000 cm. The light threshold for school formation is well below that at which their principal predator, lake trout (Salvelinus namaycush), are able to detect prey. This suggests that schooling may provide advantages in addition to predator avoidance. We observed that lake herring stomachs were fuller during the day than at night, indicating that schooling herring forage more efficiently during the day than individual herring do at night. Furthermore, herring stomach fullness increased with school size, suggesting that schooling enhances foraging opportunities for individual members. We speculate that this is due either to social facilitation of feeding when herring are in the presence of conspecifics, or to corporate vigilance, or "many eyes", which allows individual fish to spend less time being alert to predators and more time feeding.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».