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Enregistrement W3006221282 · doi:10.1002/rse2.147

An unseen synchrony or recurrent resource pulse opportunity? linking fisheries with aeroecology

2020· article· en· W3006221282 sur OpenAlexaff
Henry H. Hansen, Mark A. Pegg, Matthew S. Van Den Broeke, Doug Watkinson, Eva C. Enders

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing in Ecology and Conservation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésMayflyEcologyForagingBiologyFreshwater fishPhenologyHabitatFisheryTemporal scalesNocturnalFreshwater ecosystemEcosystemFish <Actinopterygii>Nymph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding insect and fish interactions from a spatial and temporal perspective can have implications on large‐scale phenology in freshwater systems, yet current information is limited. We employed a novel approach of combining information from acoustic telemetry for six freshwater fish species and weather radar to assess the phenology of mayfly emergence and foraging patterns of freshwater fish. We hypothesized that freshwater fish conduct synchronous movements with annual mayfly hatches as a pulse resource opportunity. Generalized additive models were developed to assess movement distance as a function of species and time; before, during, and after annual mayfly hatch events. A cross‐section abundance index was also employed to quantify dynamics of aerial mayflies. Hatch dynamics revealed nocturnal emergence behaviour with annual variations in intensity, spatial extent, and origin. We found that the hatch was likely a pulse resource feeding opportunity for channel catfish, common carp, freshwater drum, and walleye instead of a synchronized feeding event. Bigmouth buffalo and lake sturgeon utilized riverine habitat away from the hatch and did not likely forage on the emerging mayflies. Remote sensing of fishes and emergent insects using our approach is the first attempt at bridging the capabilities of fisheries ecology and aeroecology to advance movement ecology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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