MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3142851183 · doi:10.1139/as-2019-0037

The comparative lake ecology of two allopatric Arctic Charr, <i>Salvelinus alpinus</i>, populations with differing life histories in Cumberland Sound, Nunavut

2021· article· en· W3142851183 sur OpenAlexaffvenueabout
Angela L. Young, Ross F. Tallman

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalvelinusFish migrationArcticEcologyHabitatBiologyFisheryGeographyFish <Actinopterygii>Trout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lake ecology of high-latitude fishes is strongly influenced by seasonal feeding opportunities and environmental stochasticity in Arctic environments. Arctic Charr (Salvelinus alpinus (Linnaeus, 1758)) populations are prevalent throughout the Arctic and show multiple life history strategies across their range. Unlike Old World populations, the lake ecology of Arctic Charr populations on south Baffin Island remains poorly defined. We examined the comparative seasonal lake ecology of two differing Arctic Charr populations (anadromous and landlocked) in Cumberland Sound, Nunavut. Anadromous Charr showed no evidence of feeding occurring within freshwater once they began seaward migrations. Anadromous Charr achieve sexual maturation at a larger size and younger age than landlocked Charr. Landlocked Charr used more lake habitats than anadromous Charr with feeding opportunities as an apparent influence on habitat selection. Landlocked Charr fed year round. They adopted a cannibalistic feeding strategy in the winter but consumed a variety of prey items in the fall. Littoral habitat was found to be important to all sizes of Charr in both seasons. Smaller anadromous Charr (&lt;350 mm) did not use the benthic habitat. The variable ecology and form demonstrated further emphasizes the phenotypic adaptability of Arctic Charr that allows its widespread distribution in the Arctic.

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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArctic ScienceMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207