MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2742501415 · doi:10.1111/1365-2656.12737

Territory size decreases minimally with increasing food abundance in stream salmonids: Implications for population regulation

2017· review· en· W2742501415 sur OpenAlexafffund
James W. A. Grant, Laura K. Weir, Stefán Ó. Steingrímsson

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAbundance (ecology)Population sizePopulationBiologyEcologyFisheryGeographyZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How the local density of territorial animals responds to changes in food abundance will depend on the flexibility of territory size. Quantitative estimates of territory size over a broad range of food abundance are relatively rare because of the difficulty of measuring food abundance in the wild. Stream salmonids are an ideal model system for investigating flexibility in territory size, because food abundance can be quantified in the field and manipulated in the laboratory. We conducted a meta-analysis to test whether territory size decreases with increasing food abundance, and a mixed model analysis to test among three competing predictions: with increasing food abundance, territory size will be (1) fixed-the slope of a regression of log territory size vs. log food abundance = 0; (2) flexible and decreasing, as if individuals are defending a fixed amount of food-a slope = -1; and (3) initially compressible, but with an asymptotic minimum size-a slope between 0 and -1. We collected data from 16 studies that manipulated or measured food abundance while monitoring changes in territory size of young-of-the-year salmonids; 10 were experimental laboratory studies, whereas six were observational field studies. Overall, territory size decreased significantly with increasing food abundance; the weighted average correlation coefficient was -0.31. However, the estimated slope of the relationship between log territory size and log food abundance was only -0.23, significantly different from 0, and also significantly shallower than -1. Our estimated slope suggests that attempts to increase the density of territorial salmonids by increasing food abundance and reducing territory size will be inefficient; a 20-fold increase in food abundance would be required to double population density. Our analysis may also have implications for other species with a territorial mosaic social system-i.e. contiguous territories. In these social systems, social inertia will dampen any effects of changes in food abundance on the local density of settlers, compared to non-territorial species or those with non-contiguous territories.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,280 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal EcologyMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207