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Enregistrement W2553694644 · doi:10.1139/cjz-2016-0144

Social cues may advertise habitat quality to refuge-seeking conspecifics

2016· article· en· W2553694644 sur OpenAlexaffvenue
Chris K. Elvidge, Emma L. L. Cooke, Richard A. Cunjak, Steven J. Cooke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickCarleton University
Organismes subventionnairesInstitute of Materials Research and Engineering
Mots-clésSalmoHabitatBiologyJuvenileEcologyForagingFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals travelling through landscapes may use the presence of conspecifics to evaluate habitat quality. Juvenile Atlantic salmon (Salmo salar L., 1758) are usually territorial and exhibit some degree of density-dependent regulation in wild populations. They are also vulnerable to heat stress and may need to locate a thermal refuge to offset metabolic costs above certain temperature thresholds. During July 2010, a heat wave resulted in water temperatures in the Miramichi River system exceeding 30 °C. During this period, salmon parr were observed aggregating in cold-water refugia at densities several orders of magnitude greater than usual. We tested whether groups of wild-caught salmon parr held at high densities (160 parr/m2) would have an attractant effect on free-swimming parr at three sites differing in temperature between 16.5 and 24 °C. Although neither temperature nor site influenced the number of parr that we observed, there were significantly more parr in close proximity (<1 m) to the artificial aggregations than to the controls. These results suggest that social cues from high-density aggregations of conspecifics during extreme temperature events may advertise the location of thermal refugia to others. Understanding how heat-stressed salmon locate refugia may prove valuable to ongoing conservation efforts given the likelihood of increasingly frequent and extreme high-temperature events.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,243 · 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'admission2
Résumé présentoui

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