Degree of aquatic ecosystem fragmentation predicts population characteristics of gray snapper (<i>Lutjanus griseus</i>) in Caribbean tidal creeks
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem fragmentation is one of the most damaging anthropogenic impacts to aquatic and terrestrial ecosystems worldwide. In this study, we analyzed population-level characteristics of a resilient top predator, the gray snapper (Lutjanus griseus), across a gradient of fragmentation in Bahamian tidal creeks. Analysis of hydrologic connectivity (the inverse of fragmentation) and site-specific population parameters revealed that varying degrees of connectivity translated into predictable characteristics in fish populations. Less-fragmented systems produced fast-growing snapper with high condition factors, whereas more fragmented tidal creeks yielded slow-growing snapper with low condition factors. Underlying reasons for growth rate differences likely originated from structural and functional shifts in tidal creek ecosystems following fragmentation. Such ecosystem-level shifts were reflected by low per-individual volumes of consumed prey, as well as increased parasite infestations. Results indicated that aquatic ecosystem fragmentation may affect long-term fitness and viability of resilient species capable of persisting in fragmented habitats. Our results from estuarine tidal creeks compare well with studies on fragmentation of freshwater streams by dams and suggest that population-level consequences following ecosystem fragmentation may be generalizable between seemingly disparate aquatic environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».