Behavioral phenotype does not predict habitat occupancy or angling capture of largemouth bass (<i>Micropterus</i><i> salmoides</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Fish behavior types can predict angling vulnerability, providing insights about how recreational fishing may lead to artificial trait selection. Most vulnerability studies have focused on species with active foraging strategies, and the impact of environmental conditions on vulnerability has not been quantified. The objective of this study was to determine the influences of behavior types and habitat on angling vulnerability of largemouth bass (Micropterus salmoides (Lacepède, 1802)) — a sit-and-wait predator. Behavior assays quantified individual activity and boldness, then experimental angling took place in ponds with two habitat treatments: (1) structured habitat with artificial structures present and (2) open habitat with no structures added. Two anglers determined which individual largemouth bass were vulnerable to capture across the two contexts. In contrast with previous studies involving active foragers, behavior types of largemouth bass did not influence capture, regardless of habitat type. The number of captures also did not differ between structured and open habitat. However, anglers captured fish with different behavioral phenotypes, revealing additional complexity for factors that may affect behavioral selection. Findings suggest that angling may not be selecting for specific activity or boldness phenotypes of largemouth bass, even across habitat types, but that anglers may influence selection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».