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Enregistrement W2485396537 · doi:10.1139/cjfas-2015-0420

Thermal constraints on stream consumer responses to a marine resource subsidy

2016· article· en· W2485396537 sur OpenAlexvenueno aff
Adrianne P. Smits, Daniel E. Schindler, Jonathan B. Armstrong, Michael T. Brett, Jackie L. Carter, Bianca S. Santos

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of WashingtonGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésOncorhynchusJuvenileTributaryFisherySTREAMSHabitatChinook windBiologyEnvironmental scienceEcologyGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spawning migrations of Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) to coastal watersheds provide a rich resource subsidy to freshwater consumers. However, variation in thermal regimes and spawning activity across the landscape constrain the ability of poikilothermic consumers to assimilate eggs and carcasses. We investigated how sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) spawning density and stream temperature affect the growth, body condition, and fatty acid composition of juvenile coho salmon (Oncorhynchus kisutch), a known egg predator, in seven tributaries of the Wood River in Southwest Alaska. We compared mean body size of juvenile coho salmon in late summer among 3–7 years per stream and found that the largest mean size occurred in warm streams in which sockeye salmon spawned, although overall subsidy magnitude (spawner density) had no effect on consumer body size. Individuals that consumed more salmon eggs (estimated from δ15N) were larger and had altered fatty acid composition but did not have higher relative body condition. These results indicate that effects of marine subsidies on freshwater consumers depend both on local habitat conditions and on individual variation in energy allocation.

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)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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