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Enregistrement W2570814982 · doi:10.1139/cjfas-2016-0406

Habitat-specific production of aquatic and terrestrial invertebrate drift in small forest streams: implications for drift-feeding fish

2017· article· en· W2570814982 sur OpenAlexaffvenueabout
Sean M. Naman, Jordan S. Rosenfeld, Laura C. Third, John S. Richardson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of EnvironmentUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiffleInvertebratePredationEnvironmental scienceSTREAMSHabitatFlux (metallurgy)EcologyHydrology (agriculture)Channel (broadcasting)BiologyGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of stream channel structure on the production of prey for drift-feeding fish is not well understood. We quantified drift production, the entry rate per streambed area, and drift flux, the total export rate per channel unit, in three second-order, forested streams in southwest British Columbia, Canada. We tested whether (1) drift production was higher in riffles than in pools, (2) drift flux increased with riffle length, and (3) prey body size was larger from riffles relative to pools and from terrestrial drop relative to aquatic drift. Total and aquatic-derived drift production (mg·m−2·h−1) was ∼3.5 times higher in riffles relative to pools; however, terrestrial drift did not differ between channel types. Total drift flux (mg·h−1) was positively related to riffle length. Terrestrial invertebrates were approximately three times larger than aquatics, and invertebrates from riffles were approximately three times larger on average than those from pools. These results suggest that channel structure directly affects prey availability and prey quality for drift-feeding fish and that long riffles may be key areas of prey generation.

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 enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,733

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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