Marine depth use of sea trout <scp><i>Salmo trutta</i></scp> in fjord areas of central Norway
Notice bibliographique
Résumé
The vertical behaviour of 44 veteran sea trout Salmo trutta (275-580 mm) in different marine fjord habitats (estuary, pelagic, near shore with and without steep cliffs) was documented during May-February by acoustic telemetry. The swimming depth of S. trutta was influenced by habitat, time of day (day v. night), season, seawater temperature and the body length at the time of tagging. Mean swimming depth during May-September was 1·7 m (individual means ranged from 0·4 to 6·4 m). Hence, S. trutta were generally surface oriented, but performed dives down to 24 m. Mean swimming depth in May-September was deeper in the near-shore habitats with or without steep cliffs (2·0 m and 2·5 m, respectively) than in the pelagic areas (1·2 m). May-September mean swimming depth in all habitats was slightly deeper during day (1·9 m) than at night (1·2 m), confirming that S. trutta conducted small-scale diel vertical movements. During summer, S. trutta residing in near-shore habitat progressively moved deeper over the period May (mean 1·1 m) to August (mean 4·0 m) and then reoccupied shallower areas (mean 2·3 m) during September. In winter (November and February), individuals residing in the innermost part of the fjords were found at similar average depths as they occupied during the summer (mean 1·3 m). The swimming depths of S. trutta coincide with the previously known surface orientation of salmon lice Lepeophtheirus salmonis. Combined with previous studies on horizontal use of S. trutta, this study illustrates how S. trutta utilize marine water bodies commonly influenced by anthropogenic factors such as aquaculture, harbours and marine constructions, marine renewable energy production or other human activity. This suggests that the marine behaviour of S. trutta and its susceptibility to coastal anthropogenic factors should be considered in marine planning processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».