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Enregistrement W3006781848 · doi:10.1111/faf.12448

Density‐dependent growth and survival in salmonids: Quantifying biological mechanisms and methodological biases

2020· article· en· W3006781848 sur OpenAlexafffund
Jean‐Michel Matte, Dylan J. Fraser, James W. A. Grant

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDensity dependenceRiver ecosystemField (mathematics)BiologyEcologyHabitatMathematicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the complex variation in patterns of density‐dependent individual growth and survival across populations is critical to adaptive fisheries management, but the extent to which this variation is caused by biological or methodological differences is unclear. Consequently, we conducted a correlational meta‐analysis of published literature to investigate the relative importance of methodological and biological predictors on the shape and strength of density‐dependent individual growth and survival in salmonids. We obtained 160 effect sizes from 75 studies of 12 species conducted between 1977 and 2019 that differed in experimental approach (sensu Ecological Monographs , 54 , 187–211; 65 laboratory experiments, 60 observational field studies, and 35 field experiments). The experimental approach was the strongest factor influencing the strength of density dependence across studies: density‐dependent survival was stronger than growth in field observational studies, whereas laboratory experiments detected stronger density‐dependent growth than survival. The difference between density‐dependent growth and survival was minimal in field experiments, and between lotic and lentic habitats. The shape of density dependence (logarithmic, linear, exponential or density‐independent) could be predicted with 66.7% accuracy based solely on the experimental approach and the density gradient (highest/lowest*100) of the study. Overall, the strength and shape of density dependence were primarily influenced by methodological predictors, while biological factors (predator presence, food abundance, and species) had predictable but modest effects. For both empirical studies and adaptive fisheries management, we recommend using field experiments with a density gradient of at least 470% to detect the proper shape of the density‐dependent response, or accounting for potential biases if observational or laboratory studies are conducted.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,137 · 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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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