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Enregistrement W2152859851 · doi:10.1139/cjz-2012-0277

There and back again: migration in freshwater fishes

2013· article· en· W2152859851 sur OpenAlexvenueno aff
Christer Brönmark, Kaj Hulthén, P. Anders Nilsson, Christian Skov, Lars‐Anders Hansson, Jakob Brodersen, Ben B. Chapman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetLunds UniversitetSvenska Forskningsrådet FormasEuropean Commission
Mots-clésBiologyEcologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal migration is an amazing phenomenon that has fascinated humans for long. Many freshwater fishes also show remarkable migrations, whereof the spectacular mass migrations of salmonids from the spawning streams are the most well known and well studied. However, recent studies have shown that migration occurs in a range of freshwater fish taxa from many different habitats. In this review we focus on the causes and consequences of migration in freshwater fishes. We start with an introduction of concepts and categories of migration, and then address the evolutionary causes that drive individuals to make these migratory journeys. The basis for the decision of an individual fish to migrate or stay resident is an evaluation of the costs and benefits of different strategies to maximize its lifetime reproductive effort. We provide examples by discussing our own work on the causes behind seasonal migration in a cyprinid fish, roach (Rutilus rutilus (L., 1758)), within this framework. We then highlight different adaptations that allow fish to migrate over sometimes vast journeys across space, including capacity for orientation, osmoregulation, and efficient energy expenditure. Following this we consider the consequences of migration in freshwater fish from ecological, evolutionary, and conservation perspectives, and finally, we detail some of the recent developments in the methodologies used to collect data on fish migration and how these could be used in future research.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations180
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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