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Enregistrement W2494593019 · doi:10.1139/cjfas-2015-0520

Seasonal and spatial fluctuations in <i>Oncorhynchus</i> trout diet in a temperate mixed-forest watershed

2016· article· en· W2494593019 sur OpenAlexvenueno aff
Judith L. Li, William J. Gerth, Richard P. Van Driesche, D. S. Bateman, Alan T. Herlihy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCalifornia Department of Fish and WildlifeOregon State University
Mots-clésTroutPredationBenthic zoneTributaryOncorhynchusBiomass (ecology)InvertebrateBiologyEcologyFisheryEnvironmental scienceTemperate climateWatershedSalmonidaeSeasonalityRainbow troutGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine seasonal and spatial factors affecting prey consumption by Oncorhynchus trout, we examined trout diet from mainstem and tributary sites at Hinkle Creek, Oregon. Benthic invertebrate densities were similar across seasons and did not differ between tributaries and the mainstem. Fluctuations in diet followed seasonal changes in invertebrate sizes and abundances. Average prey biomass consumed was positively correlated with fish size. Consumption rates were high in spring and summer but fell significantly in fall when fewer and smaller prey were eaten. A switch in consumption from 36% terrestrial prey biomass in spring to 85% in summer coincided with an increase in terrestrial prey size and a decrease in benthic prey size. Location within the watershed also affected prey consumption. Despite similarities in diet composition, tributary trout consumed somewhat more biomass than trout in the mainstem but grew relatively slower. Because stream fishes such as Oncorhynchus trout feed opportunistically on varied prey, studies incorporating multiple seasons and stream types are important to understanding energy exchanges between terrestrial and aquatic ecosystems.

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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

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
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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