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Enregistrement W7116373612 · doi:10.1002/ece3.72734

Contrasting Life History Characteristics Between Riverine and Lacustrine Anadromous Arctic Char ( <scp> <i>Salvelinus alpinus</i> </scp> ) in the Western Canadian Arctic

2025· article· en· W7116373612 sur OpenAlexafffundabout
Colin P. Gallagher, Xinhua Zhu, Ellen V. Lea, Katie E. Howland

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaFisheries Joint Management Committee
Mots-clésArctic charFish migrationArcticPopulationLife history theoryHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) is typically associated with lakes, there is a small number of anadromous populations in North America that spawn, rear, and overwinter exclusively in rivers. The life history traits of these relatively understudied populations and how they differ from lacustrine Arctic char are poorly documented. We characterized life history tradeoffs expressed by anadromous Arctic char originating from a riverine (Hornaday River) and a relatively nearby lacustrine system (Tatik Lake of the Kuujjua River) in the western Canadian Arctic using a 10-year dataset. The riverine population attained smaller average size (600 mm vs. 628 mm, fork length) and mean age (7.7 vs. 10.6 years), had a lower longevity (14 vs. 26 years), and expressed a 44% higher growth rate resulting in larger size-at-age prior to reaching modeled length asymptote (700 vs. 754 mm). Furthermore, the riverine population had a younger modal age-at-maturity (approximately 6-7 vs. 11-13 years) and mean age-at-first migration (4.1 vs. 6.4 years), and a higher natural mortality rate (0.31 vs. 0.21 per year). Our results broaden knowledge on the spectrum of life history strategies exhibited by anadromous Arctic char and underscore how freshwater habitat influences vital rates and life history tradeoffs, which have implications for conservation and sustainable harvest (e.g., maximum sustainable yield) of salmonids.

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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,384

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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