Patterns of lake occupancy by fish indicate different adaptations to life in a harsh Arctic environment
Notice bibliographique
Résumé
Summary For six fish species sampled from 86 lakes on the Arctic Coastal Plain, Alaska, we examined whether lake occupancy was related to variables representing lake size, colonisation potential and/or the presence of overwintering habitat. We found the relative importance of each factor for a given species could be related to its ecology and adult size. The three large‐bodied migratory species, least cisco ( Coregonus sardinella ), broad whitefish ( Coregonus nasus ) and arctic grayling ( Thymallus arcticus ), were influenced by factors associated with the likelihood of fish recolonising lakes, including whether the lakes had a stream connection. Of the large‐bodied species, least cisco had the highest likelihood of occupancy (0.52 ± 0.05) and models provided evidence that least cisco exhibit both migratory and resident forms. Models for small‐bodied fish differed among species, indicating different niches. Ninespine stickleback ( Pungitius pungitius ) were the most widespread and ubiquitous of the species captured (occupancy probability = 0.97 ± 0.01); they were captured in lakes that freeze to the bottom, suggesting that they disperse widely and rapidly after the spring freshet, including colonisation of sink habitats. Alaska blackfish ( Dallia pectoralis ) had a lower occupancy (occupancy probability = 0.76 ± 0.05) with a distribution that reflected tolerance to harsh conditions. Slimy sculpin ( Cottus cognatus ) had an occupancy probability of 0.23 ± 0.06, with a distribution indicating its marine origin. Based on these patterns, we propose an overall model of primary controls on the distribution of fish on the Arctic Coastal Plain of Alaska. Harsh conditions, including lake freezing, limit occupancy in winter through extinction events while lake occupancy in spring and summer is driven by directional migration (large‐bodied species) and undirected dispersal (small‐bodied species).
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».