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Enregistrement W4411330954 · doi:10.1139/cjfas-2024-0359

Site fidelity during spawning period of a population of stocked fish

2025· article· en· W4411330954 sur OpenAlexafffundvenueabout
Silviya V. Ivanova, Aaron T. Fisk, Timothy B. Johnson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WindsorMinistry of Natural Resources
Mots-clésFisheryFish <Actinopterygii>Period (music)PopulationBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding site fidelity of a species provides insights into preferences and locations of key habitats associated with spawning, foraging, and other life-history events. For compromised species with high spawning site fidelity and where habitat quality impedes recruitment, insights into their behavioural variability may be useful for management. Here, we examined the relative intra-population variation in site fidelity for lake trout ( Salvelinus namaycush) from eastern Lake Ontario during the spawning period, a population largely composed of stocked fish. Using a 5-year dataset, we created an acoustic telemetry-specific site fidelity index. All tagged fish ( n = 72) returned to the general spawning area every year, but individuals showed varying fidelity to specific sites. Low fidelity was observed for 51.4% of individuals, compared to 27.8% and 20.8% showing medium and high, respectively. All females had low or medium fidelity compared to half of the males, demonstrating gender-based differences in fidelity. This study provides quantitative evidence that lake trout can display strong general spawning fidelity at larger (i.e., ecosystem) scales but moderate levels of behavioural variability and potential plasticity on smaller, regional scales (i.e., for specific sites) in freshwater ecosystems.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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