Water Temperature and Prey Size Effects on the Rate of Digestion of Larval and Early Juvenile Fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While predation is widely accepted as a major cause of mortality for fish larvae, its extent is largely unknown because few studies have been able to identify larvae in the stomach contents of predatory fish. Rapid digestion rates probably explain why fish larvae are rarely found in stomach contents, yet quantification of digestion rates of fish larvae is generally lacking, especially in freshwater systems. Using a series of laboratory experiments, we quantified the effects of temperature and larval fish (prey) size on digestion rate. We also evaluated whether species type (both predator and prey) influences digestion rate and described the morphological breakdown of fish larvae during digestion. Bluegills Lepomis macrochirus and yellow perch Perca flavescens were force‐fed the larvae of guppies Poecilia spp., rainbow trout Oncorhynchus mykiss , and yellow perch at a range of temperatures (7–22°C), and digestion rates were measured using prey mass before and after digestion (i.e., proportional loss of prey mass after ingestion). As expected, digestion rates increased with water temperature and decreased with prey body mass but were unaffected by species of predator. A confounding effect of prey type (fresh versus frozen) prevented a thorough evaluation of prey species, although yellow perch and rainbow trout (both previously flash‐frozen) were digested at similar rates. The complete breakdown of larvae in predator stomachs and the loss of morphological characters needed to identify larvae occurred rapidly, confirming the challenges of evaluating predation mortality based on stomach contents of field‐collected predators. Ultimately, our findings can be used to help researchers quantify the likelihood of detecting larval fish in the stomachs of field‐caught predators when using conventional stomach content analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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.
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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 tête enseignante, 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 ».