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Enregistrement W2151462939 · doi:10.1139/z08-015

Potential of habitat complexity for mitigating interference competition between native and non-native salmonid species

2008· article· en· W2151462939 sur OpenAlexvenueno aff
Koh Hasegawa, Koji Maekawa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Materials Research and EngineeringJapan Society for the Promotion of ScienceHokkaido University
Mots-clésInterspecific competitionBiologyBrown troutEcologyHabitatSympatric speciationCompetition (biology)Allopatric speciationSympatrySalmoAbundance (ecology)TroutFisheryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to confirm the mitigation effect of structurally complex habitat on interspecific interference competition between native and non-native salmonid species. We evaluated the effects of habitat complexity (number and size of aggregates of large woody debris and length of undercut banks) and other habitat components that were related to the local abundance of salmonids (dimension and mean depth of pool, mean particle size, and mean current velocity) on the local abundance of native white-spotted char ( Salvelinus leucomaenis (Pallas, 1814)) in allopatry and sympatry with non-native brown trout ( Salmo trutta L., 1758). The field survey was conducted in a Japanese montane stream. The number of char in pool habitats in the allopatric area correlated positively with habitat size, i.e., pool dimension. The number of char in the sympatric area with trout was positively correlated with habitat complexity, while it was negatively correlated with number of trout. In this study, we found that structurally complex habitats might be effective in mitigating interspecific competition between native white-spotted char and non-native brown trout in a montane stream.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations29
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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