Poor taxonomical knowledge of larval fish prey preference is impeding our ability to assess the existence of a “critical period” driving year-class strength
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite 100 years of research testing the link between prey availability during the larval stage and year-class strength, field-based evidence for Hjort's “critical period” hypothesis remains equivocal. Here, we argue that a minority of past studies have relied on sufficient taxonomical knowledge of larval fish prey preference to reveal the potential effects of variability in zooplankton prey production on larval vital rates and year-class strength. In contrast to the juvenile and adult stages, larval fish diet and prey field are often poorly resolved, resulting in the inclusion of zooplankton taxa that do not actually contribute to the diet as part of the prey field considered by fisheries scientists. Recent studies have demonstrated that when accounting for prey selectivity, the expected positive relationships between preferred prey availability and larval feeding success, growth and survival are revealed. We strongly recommend that laboratories conducting research on larval fish trophodynamics take prey selectivity into account and acquire the necessary taxonomic expertise for providing valid assessments of the influence of prey availability on larval vital rates. We make the prediction that the proportion of studies supporting the existence of a “critical period” will increase proportionally to the progress of knowledge on prey preference during the early larval stage.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».