Recreational fishing selectively captures individuals with the highest fitness potential
Notice bibliographique
Résumé
Fisheries-induced evolution and its impact on the productivity of exploited fish stocks remains a highly contested research topic in applied fish evolution and fisheries science. Although many quantitative models assume that larger, more fecund fish are preferentially removed by fishing, there is no empirical evidence describing the relationship between vulnerability to capture and individual reproductive fitness in the wild. Using males from two lines of largemouth bass (Micropterus salmoides) selectively bred over three generations for either high (HV) or low (LV) vulnerability to angling as a model system, we show that the trait "vulnerability to angling" positively correlates with aggression, intensity of parental care, and reproductive fitness. The difference in reproductive fitness between HV and LV fish was particularly evident among larger males, which are also the preferred mating partners of females. Our study constitutes experimental evidence that recreational angling selectively captures individuals with the highest potential for reproductive fitness. Our study further suggests that selective removal of the fittest individuals likely occurs in many fisheries that target species engaged in parental care. As a result, depending on the ecological context, angling-induced selection may have negative consequences for recruitment within wild populations of largemouth bass and possibly other exploited species in which behavioral patterns that determine fitness, such as aggression or parental care, also affect their vulnerability to fishing gear.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».