Metabolic phenotype is not associated with vulnerability to angling in bluegill sunfish (<i>Lepomis</i> <i>macrochirus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Prior work has described a link between an individual’s metabolic rate and a willingness to take risks. One context in which high metabolic rates and risk-prone behaviors may prove to be maladaptive is in fish that strike fishing lures only to be captured by anglers. It has been shown that metabolic phenotype may be altered by angling; however, little work has assessed metabolic rate in fish and its relationship to angling vulnerability in a realistic angling trial. To address this, we subjected a set of bluegill sunfish (Lepomis macrochirus Rafinesque, 1819) to a series of angling sessions. Following this, a subset of 23 fish that had been captured at least once and 25 fish that had not been captured were assessed for metabolic phenotype (standard and maximum metabolic rates, postexercise oxygen consumption, and recovery time) via intermittent flow respirometry. Contrary to predictions, captured and uncaptured fish did not differ in any measurement of metabolic rate. These results suggest that metabolic phenotype is not a determinant of angling vulnerability within the studied context. It is possible, therefore, that previously described alterations in metabolic phenotype owing to angling pressure may be context-specific and may not apply to all species and angling contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».