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Enregistrement W2980829235 · doi:10.1093/icesjms/fsz168

Influence of life-history-dependent migration strategies on Atlantic salmon diets

2019· article· en· W2980829235 sur OpenAlexaffabout
Kristin Bøe, Michael Power, Martha J. Robertson, Corey J. Morris, J. Brian Dempson, Christopher C. Parrish, Ian Fleming

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of WaterlooMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpawn (biology)BiologyPopulationFisheryLife historyEcologyZoologyGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Migratory behaviour may vary according to the life history and demographic attributes of fish and lead to the spatial segregation of distinct population segments during the non-breeding season. In adult Atlantic salmon, spawning history differences are associated with intra-population variation in marine movements, but the degree of connectivity in spatial resource use among and within maiden and repeat spawning salmon is not well understood. We analysed muscle fatty acids (FAs), δ13C and δ15N of Atlantic salmon returning to spawn, and found significant differences among spawning histories. Maiden and alternate repeat spawning Atlantic salmon were differentiated from consecutive repeat spawners by fatty acid biomarkers associated with distinct biogeographic regions of the Labrador Sea, consistent with differential migration and divergent feeding locations. The presence and pattern of feeding contrasts among spawning history groups were further supported by dorsal muscle δ15N, which covaried with FA compositional values and distinguished consecutive repeat spawners from the two other groups. Because the degree of connectivity among population segments affects the ecological factors faced by such groups, an improved understanding of differential migration is necessary to better predict potential population responses to environmental change.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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