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Enregistrement W3000095132 · doi:10.1139/cjfas-2019-0311

The riverscape meets the soundscape: acoustic cues and habitat use by brook trout in a small stream

2020· article· en· W3000095132 sur OpenAlexafffundvenueabout
Zaccaria Kacem, Marco A. Rodríguez, Irene T. Roca, Raphaël Proulx

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGroupe de recherche interuniversitaire en limnologie
Mots-clésSalvelinusHabitatTroutFontinalisSoundscapeUnderwaterEnvironmental scienceFisherySound (geography)Substrate (aquarium)EcologyFish <Actinopterygii>BiologyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydromorphological descriptors such as substrate type, water depth, and velocity are commonly used to describe fish habitat, but few studies have focused on how underwater sounds affect habitat use by freshwater fish. We evaluated the influence of the underwater soundscape and other habitat descriptors on the spatial distribution of brook trout (Salvelinus fontinalis) in a small stream in eastern Canada. Habitat measurements were made at high spatial resolution (2.5 m intervals). High acoustical heterogeneity of stream habitats (40–150 dB re 1 μPa) was related to differences in water velocity and depth as expected from theory. Brook trout densities were positively related to broadband sound pressure levels (SPL), irrespective of water velocity and depth, but in interaction with habitat type. The positive relationship between brook trout densities and SPL could be related to the high auditory threshold of salmonid fishes. Alternatively, brook trout may use the underwater soundscape to select favourable feeding habitats. Underwater sounds integrate the many environmental dimensions of a stream and may be used by fish as cues for habitat selection.

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 enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,261

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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