Larval fish feeding and turbulence: A case for the downside
Notice bibliographique
Résumé
Theory states that small‐scale turbulence decreases pursuit success of planktonic predators by advecting the encountered prey from the reactive zone of the predator during the pursuit event. We tested the quantitative predictions of a previously published model describing this phenomenon in larval cod by videorecording particle motion and feeding behavior of larval cod (8.7–12.3 mm) preying on copepods in a laboratory tank. Fluid motion shared characteristics with that in the ocean, i.e., intermittent, logarithmically distributed, average particle‐particle velocity difference proportional to separation distance1/3. Estimated bulk dissipation rates were 0–2 × 10−8 m2 s−3 and similar to those commonly experienced by larval cod in nature (e.g., located at 30 m during winds of ca.7 m s‐1 ). Owing to the intermittent nature of turbulence, we related individual predation events to local, instantaneous relative velocities instead of bulk averages. Pursuit success decreased significantly with relative velocity and the observations approximated the predicted effect of turbulence on pursuit success. Nonlinear and counteracting effects of turbulence on pursuit success and encounter may partly explain the contradictory observations of how turbulence affects larval fish feeding, growth, and survival in the sea.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».