Can commercial fishing cause evolution? Answers from guppies (<i>Poecilia reticulata</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Life history theory predicts that high adult mortality rates select for earlier maturity and increased reproduction. If such evolution occurs in response to the commercial exploitation of natural fish populations, then the correlated reduction in body size would reduce the yield of the fishery. Earlier maturity and reduced body size are seen in commercially exploited populations. Here, we compare the life histories of natural populations of guppies (Poecilia reticulata) from Trinidad that live in either high- or low-predation environments, which serve as surrogates for the presence or absence of commercial fishing. We can quantify mortality rate and life history variables, including age and size at maturity, in the laboratory and in nature. We have manipulated mortality rates in nature and measured the rate of evolution. High mortality selects for earlier maturity at a smaller size, as observed in commercial fisheries and as predicted by theory. Furthermore, the nature and magnitude of predator-induced mortality are comparable to those caused by commercial fishing. The rate of evolution in guppies predicts similar evolution in commercial fisheries on a time scale of decades. These attributes support arguments that humans, like predators, have acted as an agent of selection when exploiting populations of fish.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».