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Enregistrement W4401481850 · doi:10.1093/biosci/biae064

Foodscapes for salmon and other mobile consumers in river networks

2024· review· en· W4401481850 sur OpenAlexaff
Gabriel J. Rossi, J. Ryan Bellmore, Jonathan B. Armstrong, Carson A. Jeffres, Sean M. Naman, Stephanie M. Carlson, Theodore E. Grantham, Matthew J. Kaylor, Seth M. White, Jacob V. E. Katz, Mary E. Power

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésForagingAbundance (ecology)Population growthStewardship (theology)PopulationFish <Actinopterygii>HabitatOptimal foraging theoryGeographyEcologyEnvironmental resource managementFisheryBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile consumers track fluctuating resources across heterogeneous landscapes to grow and survive. In river networks, the abundance and accessibility of food and the energetic consequences of foraging vary among habitats and through time, providing a shifting mosaic of growth opportunities for mobile consumers. However, a framework integrating the spatiotemporal dynamics of growth potential within riverscapes has been lacking. We present the concept of foodscapes to depict the dynamic changes in food abundance, food accessibility, and consumer physiology that contribute to spatial and temporal variation of fish growth in rivers. Drawing on case studies of salmonid fishes from Alaska to California, we illustrate how foodscapes can provide a plethora of foraging, growth, and life history opportunities that potentially contribute to population resilience. We identify knowledge gaps in understanding foodscapes and approaches for stewardship that focus on restoring diverse foraging and growth opportunities for fish and other mobile consumers in river networks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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