MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2954393310

Питание молоди атлантического лосося Salmo salar L. и ее пищевые отношения с другими видами рыб в реках бассейна Баренцева и Белого морей (кольский полуостров)

2018· article· ru· W2954393310 on OpenAlexfundno aff
Алексеев Максим Юрьевич, Николаев Артем Моисеевич, Зубченко Александр Васильевич, Распутина Елена Николаевна, Легун Анна Григорьевна, Ильмаст Николай Викторович, Шустов Юрий Александрович

Bibliographic record

VenueCyberLeninK (CyberLeninka) · 2018
Typearticle
Languageru
FieldEngineering
TopicMilitary Technology and Strategies
Canadian institutionsnot available
FundersArctic Institute of North America
KeywordsSalmoComputer scienceFisheryFish <Actinopterygii>Biology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

пиТание молоди аТланТичесКого лососЯ SalMo Salar L. и ее пищеВые оТношениЯ с другими Видами рыБ В реКаХ Бассейна БаренцеВа и Белого морей (КольсКий полуосТроВ) м. ю. алексеев 1 , а. м. николаев 1 , а. В. Зубченко 1 , е. н. распутина 2 , а. г. легун 3 , н. В. ильмаст 2 , ю. а. шустов 3 1 Полярный научно-исследовательский институт морского рыбного хозяйства и океанографии им.Н. М. Книповича, Мурманск, Россия 2 Институт биологии КарНЦ РАН, ФИЦ «Карельский научный центр РАН», Петрозаводск, Россия 3 Петрозаводский государственный университет, Институт биологии, экологии и агротехнологий, Россияв реках Кольского полуострова исследовали особенности питания молоди атлантического лосося (семги) и ее пищевые отношения с представителями жилой ихтиофауны -кумжи, хариуса, речного окуня, щуки и половозрелых особей речного гольяна -на участках их совместного обитания с различными биотопическими характеристиками.одновременно изучали кормовую базу, оценивали гидрологические условия выбранных участков и определяли общую плотность распределения рыб.выяснили, что в различных биотопах видовой и возрастной состав ихтиофауны неодинаков.сеголетки атлантического лосося и кумжи, как и речной гольян, предпочитают агрегированно (мозаично) распределяться на мелководье со слабым течением, создавая значительные скопления.Молодь семги, кумжи и хариуса старших возрастных групп занимает глубокую и быструю часть водотока, распределяясь на разных горизонтах -кумжа и семга у дна, а хариус в пелагиали.наибольшее сходство спектров питания отмечено у молоди семги и кумжи.во всех случаях не выявлено выраженных проявлений конкуренции за корм и не установлено фактов хищничества в отношении молоди семги со стороны кумжи, окуня и щуки.Предпочтение реофильных видов к раздельному обитанию в относительно изолированных гидрологических нишах приводит к разделению пищевых объектов.Это можно рассматривать как проявление адаптации, направленной на более полное использование кормового ресурса при совместном обитании нескольких видов в условиях относительно высокой плотности.К л ю ч е в

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.030

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.225
Teacher spread0.214 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueCyberLeninK (CyberLeninka)Same topicMilitary Technology and StrategiesFrench-language works237,207