Flow Constrictions and Fish Behavior: Unraveling Undulatory Swimming Strategies in Accelerating Flow
Notice bibliographique
Résumé
Section contractions in rivers often induce accelerated flows in nature, exerting substantial influence on the swimming behaviors of various fish species. This study focuses on the undulatory swimming strategies of fishes and the effects of hydrodynamics on the swimming behavior in a flume with constriction. By using a combination of computational fluid dynamics (CFD) modeling, convolutional neural network (CNN), and observation of fish behavior with kinematic and morpho-kinematic parameters, we investigate how fish select their swimming strategies when encountering complex flow conditions. The results reveal that fish exhibit distinct swimming behaviors in response to accelerating flows, including avoidance behavior, drifting with the flow, and escaping upstream. Fish demonstrate a preference for swimming on one side of the flume, with the side bank of the adaptation region being the most favored location due to the lower flow velocity and thigmotactic behavior. Additionally, we identify three swimming gaits employed by the fish to navigate complex river environments, adjusting their swimming behavior based on environmental cues. This study highlights the significance of both head and tail characteristics in governing fish swimming behavior, with head features crucial for perceiving the environment and tail movements directly influencing swimming speed and maneuverability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».