Physiological and Behavioral Consequences of Long‐Term Artificial Selection for Vulnerability to Recreational Angling in a Teleost Fish
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have examined the physiological and behavioral consequences of fisheries-induced selection. We evaluated how four generations of artificial truncation selection for vulnerability to recreational angling (i.e., stocks selected for high and low vulnerability [HVF and LVF, respectively]) affected cardiovascular physiology and parental care behavior in the teleost fish largemouth bass Micropterus salmoides. Where possible, we compared artificially selected fish to control fish (CF) collected from the wild. Although, compared to control fish, resting cardiac activity was approximately 18% lower for LVF and approximately 20% higher for HVF, maximal values did not vary among treatments. As a result, the HVF had less cardiac scope than either LVF or CF. Recovery rates after exercise were similar for HVF and CF but slower for LVF. When engaged in parental care activities, nesting male HVF were captured more easily than male LVF. During parental care, HVF also had higher turning rates and pectoral and caudal fin beat rates, increased vigilance against predators, and higher in situ swimming speeds. Energetics simulations indicated that to achieve the same level of growth, the disparity in metabolic rates would require HVF to consume approximately 40% more food than LVF. Selection for angling vulnerability resulted in clear differences in physiological and energetic attributes. Not only is vulnerability to angling a heritable trait, but high vulnerability covaries with factors including higher metabolic rates, reduced metabolic scope, and increased parental care activity. Despite these energetically costly differences, HVF and LVF of the same age were of similar size, suggesting that heightened food consumption in HVF compensated for added costs in experimental ponds. Ultimately, angling vulnerability appears to be a complex interaction of numerous factors leading to selection for very different phenotypes. If HVF are selectively harvested from a population, the remaining fish in that population may be less effective in providing parental care, potentially reducing reproductive output. The strong angling pressure in many freshwater systems, and therefore the potential for this to occur in the wild, necessitate management approaches that recognize the potential evolutionary consequences of angling.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».