Effects of fish predation on density and size spectra of prey fish communities in lakes
Notice bibliographique
Résumé
Planktivorous and benthivorous fish have been documented to influence the density and size structure of their prey communities in lakes. We hypothesized that piscivorous fish modify their prey fish communities in the same way and sought to find evidence for such predation effects from a comparison across 356 lakes located in nine European ecoregions. We categorized individual fish as being piscivore, nonpiscivore, or prey of piscivores, depending on species and individual size. We calculated piscivore, nonpiscivore, and piscivore prey densities, respectively, and fit linear abundance size spectra (SS) on lake-specific piscivore, nonpiscivore, and piscivore-prey size distributions. Multiple linear regressions were calculated to quantify the effect of piscivore density and SS slopes on nonpiscivore and piscivore-prey densities and SS slopes by accounting for potentially confounding factors arising from lake morphometry, productivity, and local air temperature. Piscivore density correlated positively with piscivore-prey density but was uncorrelated with density of nonpiscivores. Across a subset of 76 lakes for which SS slopes of piscivores were statistically significant, SS slopes of piscivores were uncorrelated with SS slopes of either nonpiscivores or piscivore prey. However, densities of piscivores, nonpiscivores, or piscivore prey were a significant negative predictor of SS slopes of the respective groups. Our analyses suggest that direct predation effects by piscivorous fish on density and size structure of prey fish communities are weak in European lakes, likely caused by low predator–prey size ratios and the resulting size refuges for prey fish. In contrast, competition may substantially contribute to between-lake variability in fish density and size.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».