L'écologie Spatiale des Relations Prédateur-Proie dans les Lacs
Notice bibliographique
Résumé
The pelagic zone of lakes is defined as the water column over the area of the lake benthos that does not receive enough light from the sun to allow macrophytes to grow. The four chapters of this thesis explore the spatial ecology of predator-prey interactions between schooling fish and their fish predators in this featureless environment. We first developed novel hydroacoustics methods to study fish and fish school swimming behaviour in the pelagic zone (Chapter 1 and 2). Then we characterized our in-situ school formation and prey movement observations using an ideal gas model to better understand the mechanisms that lead to fish and school densities during the daytime (Chapter 2 and 3). With this model we estimated the functional relationship between the schooling prey densities and predator encounter rates, and verified with empirical data a counterintuitive relationship that encounter rates decreased as overall prey densities increased (Chapter 3). The encounter rates suggested that predation within the pelagic zone might be greatly influenced by external forces if they provide spatial structure which encourages greater degrees of prey aggregation in predictable locations. In this regard we examined the predator-prey dynamics under wind and found large redistributions of prey and predators under windy conditions leading to greater aggregations in downwind locations. Further, we found that our study fish were larger in lakes that were oriented into the wind, perhaps demonstrating a benefit to fish growth under windy conditions (Chapter 4).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».