Asset protection in juvenile salmon: how adding biological realism changes a dynamic foraging model
Notice bibliographique
Résumé
The “asset-protection principle” created by Clark is based on a dynamic programming model and states that individuals should (1) become more averse to predation risk as they accumulate fitness assets but (2) generally be more willing to accept predation risk later in the foraging season. To test whether these predictions hold under biologically meaningful foraging parameters, I constructed a dynamic model of the optimal trade-off between foraging and predator avoidance in juvenile salmon. The model incorporates temperature and body-size dependent bio-energetic constraints typical for juvenile fish, which grow by orders of magnitude over a season. In its simplest form using seasonally constant growth potential and a linear over-winter survival function, my results equal those of Clark's model. Adding a fitness function and environmental data from field studies accentuates the asset-protection effect and fundamentally changes the seasonal pattern of optimal effort. Simulation of typical poor feeding conditions in mid-summer yields the prediction of increased foraging in the spring in anticipation of worsening conditions. Increasing overall predation risk results in smaller fish at the end of the season with a trade-off between summer and winter survival. The model generates testable predictions for juvenile salmon and provides insights for other organisms (particularly poikilotherms) that are subject to size-dependent or seasonally changing foraging 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 | 0,000 | 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 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 ».