Ideal gas model adequately describes movement and school formation in a pelagic freshwater fish
Notice bibliographique
Résumé
Movement is a fundamental aspect of the population and community ecology of many organisms, yet, until recently, it has been difficult to measure in the wild. Consequently, simple assumptions are often used to represent movement; a key assumption found in many classic theoretical ecological models (e.g., predator–prey interactions) is that organisms move like ideal gas particles. Here, we test whether this assumption adequately describes the movement of the Cisco (Coregonus artedi) and its schools using fisheries acoustic surveys and mathematical models. We find that several of the individual components of an ideal gas model (IGM) have some inconsistencies with Cisco behavior, yet overall patterns of school formation are close to IGM expectations. For both individual fish and schools: 1) the spatial distributions were random or slightly clumped; 2) the swimming speed distributions were unimodal but significantly different from normal; 3) horizontal movement was more frequent than depth changes; and 4) movement trajectories across the acoustic beam sometimes deviated from straight lines. However, including the average individual and school swimming speeds and known nighttime densities in an IGM generated values that were similar to the observed values for: 1) the time required for schools to form in the morning and 2) school encounter rates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».