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Enregistrement W7020885553

A modeling investigation of migratory behavior in fishes, a case study with sockeye salmon

2001· other· en· W7020885553 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2001
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRange (aeronautics)PredationFish migrationFish <Actinopterygii>LatitudePopulationSpatial distribution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis is composed of two separate spatially-explicit state-space dynamic models developed with the general objective of contributing to the understanding of migratory behavior in fish. The first model focuses on the behavior of mature adults during their reproductive migration, while the second focuses on the migratory tactics of fish during their migration cycle. Both models were applied to the marine migration of sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) from the Fraser River. The first model is based on the hypothesis that the migratory behavior of returning individuals arises as an adaptive response to minimize a measure of the total costs of migration, given an expectation of the state of the environment during the migration (defined in terms of currents, temperature, and risk of predation). The model predicts that the higher swimming speed observed when sockeye salmon reaches the coast, and the use of the Juan de Fuca as the primary route to reach the Fraser River, are likely a response to a higher risk of mortality in the coast. The model also indicates that given the short arrival time of individuals from the same race, they either start their migration from a short longitudinal range, or are distributed across a wider range and start their migration at different times, with individuals further away from the Fraser River starting earlier. Predicted swimming speed and orientation resulted very sensitive to the spatial distribution and value of predation risk. This model could not predict the oceanic migration route and the latitude of landfall of Fraser River sockeye. I concluded that the spatial distribution of mortality was not properly represented, or that the tradeoff used to define the model was not adequate. The second model is based on the hypothesis that juvenile fish have a tradeoff between foraging activity and migration activity. The model was able to predict the following characteristics for sockeye salmon from the Fraser River: 1) Juveniles migrate along the coast and then move into the Alaska Gyre where they stay the rest of their oceanic residence. Model predictions do not support the commonly held hypothesis of an annual circuit around the Alaska Gyre. 2) The juvenile migration arises as a response to high zooplankton density in the coast at the time of the migration, although the high risk of mortality there creates a bottleneck in their life cycle. 3) The model predicts a seasonal growth pattern as a response to the seasonality of zooplankton density. 4) Juvenile fish display higher swimming migration activity than adults. 5) Individuals behaving optimally distribute below the observed thermal limits, however their distribution follows that of prey density. 6) The size-dependency of mortality observed during the smolt-to-adult phase likely arises from smaller individuals taking longer to swim through the coast.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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