Numerical changes in stream-resident brown trout (<i>Salmo trutta</i>): uncovering the roles of density-dependent and density-independent factors across space and time
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to uncover the roles of environmental, density-independent, and intrinsic, density-dependent factors as drivers of population size in stream-resident brown trout (Salmo trutta) across space and time. The study was based on census data and environmental variables collected every fourth month over 1986–2006 at 12 sites selected along four Rio Esva tributaries (northwestern Spain). Density-dependent hypotheses involving the operation of current and lagged densities on recruitment and subsequent spawner density were analyzed at three increasingly larger geographical scales (site, stream, and river drainage). No evidence supported these hypotheses, suggesting an overall lack of negative feedbacks among year classes. Stream discharge in March when trout emerge and site depth explained substantial amounts of spatiotemporal variation in recruitment. The effects of these two factors on recruitment were sufficiently strong to be detected in year-class mortality and subsequent spawner density. Discharge and site depth determine the amount of spatial habitat suitable for sized individuals during their lifetime and, hence, the maximum number of individuals across space and time. Recruitment dependence, as a delayed density-dependent factor, adjusts the numbers in excess to the numbers established by spatial habitat. These findings differ markedly from the prediction of the most recent theories of population dynamics and are discussed in this context.
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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) | 0,000 | 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 ».