Does Angling Technique Selectively Target Fishes Based on Their Behavioural Type?
Notice bibliographique
Résumé
Recently, there has been growing recognition that fish harvesting practices can have important impacts on the phenotypic distributions and diversity of natural populations through a phenomenon known as fisheries-induced evolution. Here we experimentally show that two common recreational angling techniques (active crank baits versus passive soft plastics) differentially target wild largemouth bass (Micropterus salmoides) and rock bass (Ambloplites rupestris) based on variation in their behavioural tendencies. Fish were first angled in the wild using both techniques and then brought back to the laboratory and tested for individual-level differences in common estimates of personality (refuge emergence, flight-initiation-distance, latency-to-recapture and with a net, and general activity) in an in-lake experimental arena. We found that different angling techniques appear to selectively target these species based on their boldness (as characterized by refuge emergence, a standard measure of boldness in fishes) but not other assays of personality. We also observed that body size was independently a significant predictor of personality in both species, though this varied between traits and species. Our results suggest a context-dependency for vulnerability to capture relative to behaviour in these fish species. Ascertaining the selective pressures angling practices exert on natural populations is an important area of fisheries research with significant implications for ecology, evolution, and resource management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».