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Enregistrement W2203573281 · doi:10.1139/f2011-127

Contrasting patterns of territoriality and foraging mode in two stream-dwelling salmonids, Arctic char (<i>Salvelinus alpinus</i>) and brown trout (<i>Salmo trutta</i>)

2011· article· en· W2203573281 sur OpenAlexvenueno aff
Guðmundur Smári Gunnarsson, Stefán Ó. Steingrímsson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrown troutSalmoSalvelinusForagingArctic charTerritorialityArcticTroutEcologyPredationFisheryPopulationBiologyGeographyHabitatFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Territoriality and foraging behaviour play major roles in determining the abundance and distribution of mobile animals. To date, territorial behaviour of young-of-the-year (YOY) salmonids is typically described for sit-and-wait individuals that defend territories from one foraging station, but rarely for more mobile fish. We examined the territorial behaviour and foraging mode of 31 YOY Arctic char ( Salvelinus alpinus ) and 30 YOY brown trout ( Salmo trutta ) in relation to ecological factors in six rivers in northern Iceland. Arctic char used larger territories than brown trout, corresponding with high and low mobility prior to attacking prey, respectively. Within species, more mobile fish also used larger territories. Territory size increased with body size and declined with increased food abundance as predicted, but surprisingly increased with rising intruder pressure. Finally, Arctic char territories overlapped more and were less exclusively defended than brown trout territories. This study shows that territories of mobile individuals may not always pertain to the same rules as single central-place territories and highlights that territorial behaviour, and its role in population regulation, may vary between salmonid species.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations26
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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