Foraging by larval fish: a full stomach is indicative of high performance but random encounters with prey are also important
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study contrasts diet composition patterns of larval fish categorized as strong and weak foragers, identified from quadratic relationships between larval length and the number of prey eaten, for 11 fish species. Two sets of alternative hypotheses test whether strong foragers (1) exhibit precocious behaviour by eating later developmental stages of copepods, and (2) take advantage of random encounters with zooplankton, based on the contrast between the two categories in each 1 mm length-class. Results indicate that strong foragers shift their feeding toward earlier copepod developmental stages, which was most apparent in four flatfish species, and demonstrate stronger overall prey selectivity than weak foragers. Inverse modeling revealed the latter is achieved through increases in apparent prey perception and/or responsiveness to dominant prey types (i.e. nauplii and copepodites) and declines for less frequent prey (e.g. veliger and Cladocera). Foraging strength increased modestly with larger eye diameter and mouth gape. Two possible explanations for prey selection patterns are that strong foragers have inherently different capacity to perceive and attack prey, or that after initially eating sufficient large prey to meet metabolic requirements fuller stomachs depend on the ability of larval fish to take advantage of random encounters.
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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) | 0,003 | 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 ».