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Enregistrement W2940126247 · doi:10.1139/cjfas-2018-0293

Distinct diel and seasonal behaviours in rainbow trout detected by fine-scale acoustic telemetry in a lake environment

2019· article· en· W2940126247 sur OpenAlexaffvenue
Breanna M. Watson, Carlo A. Biagi, Sara L. Northrup, Michael L.A. Ohata, Colin Charles, Paul J. Blanchfield, Sam V. Johnston, Paul J. Askey, Brett T. van Poorten, Robert H. Devlin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of EnvironmentMinistry of the Environment, Conservation and ParksGovernment of CanadaFreshwater Fisheries Society of BCFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiel vertical migrationRainbow troutPredationFisheryTroutEnvironmental scienceDuskSalmonidaeFish <Actinopterygii>TelemetryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fine-scale behavioural activities of rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) in nature are not well understood, but are of importance for identifying interactions with the ecosystem and of interest to conservationists and recreational anglers. We have undertaken a high-resolution acoustic telemetry study to identify the distinct movement patterns of 30 rainbow trout in a freshwater lake, specifically examining swim speed, area of movement, and site preference in both summer and winter. Activity levels were reduced in winter compared with summer across all fish, but ranking of individuals was consistent. In summer, 16/30 fish displayed diel movement, in which they travelled to a different area of the lake at dawn and returned at dusk, while other fish maintained their site preference regardless of the time of day or swam more randomly throughout the lake. These patterns were minimized in winter, where there was a reduction in cross-lake movement under ice and only 4/30 fish displayed diel movement. Winter conditions may limit the capability (physiological limitations) and (or) motivation (prey availability) for diel behaviours observed in summer.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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