Notice bibliographique
Résumé
Matching habitat choice is a habitat preference mechanism based on self‐assessment of local performance, such that individuals settle in the habitats that are best suited to their phenotypes, promoting local adaptation. Despite the important evolutionary implications of matching habitat choice, examples from natural populations are rare. One possible reason for this apparent rarity is that phenotype‐matching habitat choice might be manifest only in those population segments for which the cost of a phenotype–environment mismatch is high, although this hypothesis remains to be tested. Here, we test for matching habitat choice in a breeding population of sockeye salmon Oncorhynchus nerka where the strength of performance tradeoffs across environments, and therefore the costs of mischoosing, can be evaluated in meaningful discrete groups (e.g. male versus females, and ocean‐age 2 versus ocean‐age 3). Consistent with matching habitat choice, salmon of similar ocean‐age and size tended to cluster together in sites of similar water depth. However, matching habitat choice was only favored (longer life span) in 3‐ocean females – the segment of the population most vulnerable to bear predation. Our findings support the hypothesis that matching habitat choice is more likely to be evident in those segments of a population that suffer a major cost of mischoosing, leading to ‘partial matching habitat choice’.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».