Notice bibliographique
Résumé
In Focus: Freshwater, C., Trudel, M., Beacham, T. D., Gauthier, S., Johnson, S. C., Neville, C. & Juanes, F. (2016) Individual variation, population-specific migration behaviours and stochastic processes shape marine migration phenologies. Journal of Animal Ecology, 88, 67-78. https://doi.org/10.1111/1365-2656.12852 Pacific salmon undertake arduous and risky migrations from their freshwater nursery grounds to the coastal ocean, northwards to their feeding grounds, and then back to their freshwater natal habitats to spawn. Understanding the phenology of such migrations has largely been viewed through the lens of microevolution producing optimal strategies that reflect local selection pressures; less emphasis has been placed on quantifying how variation in migration patterns can spread the risks associated with life in variable and unpredictable ecosystems. In this issue, Freshwater et al. use the information contained in ear stones (otoliths) and DNA of migrating juvenile sockeye salmon from the Fraser River of western Canada to quantify variation in the timing of their marine migrations. Not only were there population-specific differences in migration phenology of fish from the same river, but there was substantial variation among individuals from specific populations. These patterns also varied from year to year. Data like these emphasize the risks involved in such migrations and suggest that variation in key migration traits are maintained because of the inherent unpredictability of ecosystems. Management and conservation efforts would be well-served to consider actions that maintain such ecological variation to facilitate meta-population persistence in a rapidly changing world.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».