The influence of hydrological and biotic processes on brown trout (<i>Salmo trutta</i>) population dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Hydrological and biotic forces constrain brown trout (Salmo trutta) population dynamics, but tests of their role across numerous streams are uncommon. In 30 French stream reaches, using 58 samples (1 per year) each, we investigated whether the year-to-year seasonal hydrology influenced annual trout densities within reaches, and whether the relationships were shared by all reaches. We also searched for intraspecific interactions between and within cohorts. Trout data were age class (0+, 1+, and adults) densities. For each year, hydrology was described using 13 variables, each computed for a reproduction, emergence, and growth period related to the biological cycle of trout. We used analyses of covariance (ANCOVA) to test how trout densities at year n 1 and hydrology at year n influenced trout densities at year n. High flows during emergence significantly reduced the 0+ densities, consistently across the 30 reaches. Then, 1+ and adult densities were linked, respectively, to 0+ and 1+ densities from the previous year. Analyses also revealed density-dependent survival mechanisms for the 0+ cohort, suggesting intracohort competition. Therefore, hydrology constrains trout dynamics only during the critical emergence period, after which intracohort interactions regulate the 0+ density. Such mechanisms, validated across 30 environmentally different reaches, seem to be fundamental to trout population dynamics.
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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 | 0,000 |
| 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 ».