Spatial distribution of fishes in a Northwest<scp>A</scp>tlantic ecosystem in relation to risk of predation by a marine mammal
Notice bibliographique
Résumé
1. Numerous studies have shown that, at spatial scales of metres to several kilometres, animals balance the trade-off between foraging success and predation mortality by increasing their use of safer but less profitable habitats as predation risk increases. However, it is less clear whether prey respond similarly at the larger spatiotemporal scales of many ecosystems. 2. We determine whether this behaviour is evident in a large marine ecosystem, the southern Gulf of St. Lawrence (sGSL, 75 000 km(2) ) over a 42-year period. This ecosystem is characterized by a recent increase in the abundance of a large marine predator, the grey seal (Halichoerus grypus Fabricius), by more than an order of magnitude. 3. We compared changes in spatial distribution over the 1971-2012 period between important prey of grey seals (Atlantic cod, Gadus morhua L.; white hake, Urophycis tenuis Mitchill; and thorny skate, Amblyraja radiata Donovan) and non-prey fishes. 4. Distribution was modelled using generalized additive models incorporating spatially variable effects of predation risk, density dependence and water temperature. Distributions of cod, hake and skate were strongly related to risk of predation by seals, with distribution shifting into lower risk areas as predation risk increased. Non-prey species did not show similar changes in habitat use. Spatial variation in fish condition suggests that these low-risk areas are also less profitable for cod and skate in terms of food availability. The effects of density dependence and water temperature were also important in models, but did not account for the changes in habitat use as the risk of predation increased. 5. These results indicate that these fish are able to assess and respond to spatial variation in predation risk at very large spatial scales. They also suggest that non-consumptive 'risk' effects may be an important component of the declines in productivity of seal prey in this ecosystem, and of the indirect effects at lower trophic levels.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».