Compensatory density dependence in fish populations: importance, controversy, understanding and prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Density‐dependent processes such as growth, survival, reproduction and movement are compensatory if their rates change in response to variation in population density (or numbers) such that they result in a slowed population growth rate at high densities and promote a numerical increase of the population at low densities. Compensatory density dependence is important to fisheries management because it operates to offset the losses of individuals. While the concept of compensation is straightforward, it remains one of the most controversial issues in population dynamics. The difficulties arise when going from general concepts to specific populations. Compensation is usually quantified using some combination of spawner–recruit analysis, long‐term field monitoring or manipulative studies, and computer modelling. Problems arise because there are limitations to each of these approaches, and these limitations generally originate from the high uncertainty associated with field measurements. We offer a hierarchical approach to predicting and understanding compensation that ranges from the very general, using basic life‐history theory, to the highly site‐specific, using detailed population models. We analyse a spawner–recruit database to test the predictions about compensation and compensatory reserve that derive from a three‐endpoint life‐history framework designed for fish. We then summarise field examples of density dependence in specific processes. Selected long‐term field monitoring studies, manipulative studies and computer modelling examples are then highlighted that illustrate how density‐dependent processes led to compensatory responses at the population level. Some theoretical and empirical advances that offer hope for progress in the future on the compensation issue are discussed. We advocate an approach to compensation that involves process‐level understanding of the underlying mechanisms, life‐history theory, careful analysis of field data, and matrix and individual‐based modelling. There will always be debate if the quantification of compensation does not include some degree of understanding of the underlying mechanisms.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».