Recruitment and survival rate variability in fish populations: density-dependent regulation or further evidence of environmental determinants?
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Minto et al. (2008) , based on a fishery data set including marine, estuarine, and freshwater fishes, described higher variability in the survival rates of juveniles at low rather than at high parental density in an inversely density-dependent fashion and suggested density-dependent mechanisms underpinning those patterns. This study, based on a long-term study of brown trout (Salmo trutta; a species and habitat not included in the Minto et al. (2008) analysis), documents that survival rates in these stream-living populations exhibit a pattern that matches exactly those reported by Minto et al. (2008) . Nevertheless, hypothesis testing rejected the occurrence of stock–recruitment relationships and the operation of density-dependent recruitment regulation. The patterns elucidated for these brown trout populations can be entirely explained by the operation of two single environmental factors, namely, stream discharge in March determining annual survival rates across streams and sites and site-specific depth determining site-specific survival rates. It is open to question that exactly the same patterns can be generated by two sets of opposing factors, density-dependent (i.e., Minto et al. 2008 ) and environmental factors (i.e., this study). The consistency of this pattern suggests that survival rates and recruitment are probably determined by environmental factors across fish populations and habitats.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».