A Spatially-Explicit Study Of Prey-Predator Interactions In Larval Fish: Assessing The Influence Of Food And Predator Abundance On Growth And Survival
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.We apply a coupled bio-physical model of transport to reconstruct the environmental history of larval radiated shanny in Conception Bay, Newfoundland. The model is applied to data collected during a two week period during which larvae, their food (Copepod nauplii) and their predators (capelin) were monitored in three intensive surveys. Our goal is to determine whether environmentally explicit information can be used to infer the characteristics of individual larvae which are ‘most likely to survive. Backward reconstruction is used to assess the influence of variations in the feeding environment on changes in the growth rates of individual larvae. Forward projections are used to assess the impact of predators on the cumulative density distribution of growth rates on the population of larvae in different areas of the bay. An individual’s past growth has a strong influence on the pattern of growth during the course of our study. There was relatively little influence of current feeding conditions on increment widths for larvae less than 15 days old but there was some evidence of a slight positive influence of increasing prey abundance on growth beyond this age, although this was not statistically significant. Patterns of selective mortality suggest that fast growing individuals suffered higher mortality rates, suggesting they are growing into a predator’s prey field. However, the mortality rates appeared to increase with decreasing predator abundance, based on the drift reconstructions The relationship of growth and mortality with environmental conditions suggests that short-term, small scale variations in environmental history may be difficult to describe accurately in this relatively small system (1000 km2)
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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 | 0,000 |
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 découle