Trout Piscivory in the Colorado River, Grand Canyon: Effects of Turbidity, Temperature, and Fish Prey Availability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introductions of nonnative salmonids, such as rainbow trout Oncorhynchus mykiss and brown trout Salmo trutta , have affected native fishes worldwide in unforeseen and undesirable ways. Predation and other interactions with nonnative rainbow trout and brown trout have been hypothesized as contributing to the decline of native fishes (including the endangered humpback chub Gila cypha ) in the Colorado River, Grand Canyon. A multiyear study was conducted to remove nonnative fish from a 15‐km segment of the Colorado River near the Little Colorado River confluence. We evaluated how sediment, temperature, fish prey availability, and predator abundance influenced the incidence of piscivory (IP) by nonnative salmonids. Study objectives were addressed through spatial (upstream and downstream of the Little Colorado River confluence) and temporal (seasonal and annual) comparisons of prey availability and predator abundance. Data were then evaluated by modeling the quantity of fish prey ingested by trout during the first 2 years (2003–2004) of the mechanical removal period. Field effort resulted in the capture of 20,000 nonnative fish, of which 90% were salmonids. Results indicated that the brown trout IP was higher (8–70%) than the rainbow trout IP (0.5–3.3%); however, rainbow trout were 50 times more abundant than brown trout in the study area. We estimated that during the study period, over 30,000 fish (native and nonnative species combined) were consumed by rainbow trout (21,641 fish) and brown trout (11,797 fish). On average, rainbow trout and brown trout ingested 85% more native fish than nonnative fish in spite of the fact that native fish constituted less than 30% of the small fish available in the study area. Turbidity may mediate piscivory directly by reducing prey detection, but this effect was not apparent in our data, as rainbow trout IP was greater when suspended sediment levels (range = 5.9–20,000 mg/L) were higher.
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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 | 0,004 |
| 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 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 ».