Life history differences parallel environmental differences among North American lake trout (Salvelinus namaycush) populations
Notice bibliographique
Résumé
Lake trout ( Salvelinus namaycush ) exhibit substantial life history variation range-wide and at a local scale. This study addresses two hypotheses that have been proposed to account for this: (i) over the zoogeographic range, climatic conditions are associated with life history differences; and (ii) within smaller geographic regions, physical lake attributes are associated with life history differences. Multivariate statistics (Procrustean analysis and canonical correlation analysis) identified a strong, range-wide association between climate and life history variables. Colder climates were associated with slower prematuration growth, older age at maturity, and increased longevity. Winter conditions were also important; longer, warmer winters were associated with slower prematuration growth, smaller maximum sizes, and increased weight at a standard length of 425 mm. In southern populations, these general trends were further modified by physical lake attributes. High productivity lakes had lake trout with faster prematuration growth and larger maximum sizes; deeper lakes were associated with larger maximum sizes and later ages at maturity; and larger lakes were associated with slower prematuration growth, greater longevity, and larger maximum sizes. This study identifies abiotic variables that should be incorporated into existing lake trout management models, thus extending their applicability range-wide and permitting them to deal with possible impacts of climate change.
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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 ».