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Enregistrement W2260579142 · doi:10.1139/cjfas-2015-0363

Causes and consequences of invertebrate drift in running waters: from individuals to populations and trophic fluxes

2016· article· en· W2260579142 sur OpenAlexafffundvenue
Sean M. Naman, Jordan S. Rosenfeld, John S. Richardson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of EnvironmentUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcologyTrophic levelInvertebrateFood webContext (archaeology)HabitatForagingPopulationTrophic cascadeBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invertebrate drift, the downstream transport of aquatic invertebrates, is a fundamental ecological process in streams with important management implications for drift-feeding fishes. Despite long-standing interest, many aspects of drift remain poorly understood mechanistically, thereby limiting broader food web applications (e.g., bioenergetics-based habitat models for fish). Here, we review and synthesize drift-related processes, focusing on their underlying causes, consequences for invertebrate populations and broader trophic dynamics, and recent advances in predictive modelling of drift. Improving predictive models requires further resolving the environmental contexts where drift is driven by hydraulics (passive drift) versus behaviour (active drift). We posit this can be qualitatively inferred by hydraulic conditions, diurnal periodicity, and taxa-specific traits. For invertebrate populations, while the paradox of population persistence in the context of downstream loss has been generally resolved with theory, there are still many unanswered questions surrounding the consequences of drift for population dynamics. In a food web context, there is a need to better understand drift-foraging consumer–resource dynamics and to improve modelling of drift fluxes to more realistically assess habitat capacity for drift-feeding fishes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations143
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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