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Enregistrement W2180212872 · doi:10.1002/ece3.1636

Rainbow trout in seasonal environments: phenotypic trade‐offs across a gradient in winter duration

2015· article· en· W2180212872 sur OpenAlexafffund
Ellen V. Lea, Jonathan A. Mee, John R. Post, Sean M. Rogers, Stephanie Mogensen

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesMinistry of EnvironmentFreshwater Fisheries Society of British Columbia
Mots-clésBiologyTrade-offForagingPredationRainbow troutEcologyGrowth rateSurvivorship curveAdaptation (eye)FisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Survival through periods of resource scarcity depends on the balance between metabolic demands and energy storage. The opposing effects of predation and starvation mortality are predicted to result in trade-offs between traits that optimize fitness during periods of resource plenty (e.g., during the growing season) and those that optimize fitness during periods of resource scarcity (e.g., during the winter). We conducted a common environment experiment with two genetically distinct strains of rainbow trout to investigate trade-offs due to (1) the balance of growth and predation risk related to foraging rate during the growing season and (2) the allocation of energy to body size prior to the winter. Fry (age 0) from both strains were stocked into replicate natural lakes at low and high elevation that differed in winter duration (i.e., ice cover) by 59 days. Overwinter survival was lowest in the high-elevation lakes for both strains. Activity rate and growth rate were highest at high elevation, but growing season survival did not differ between strains or between environments. Hence, we did not observe a trade-off between growth and predation risk related to foraging rate. Growth rate also differed significantly between the strains across both environments, which suggests that growth rate is involved in local adaptation. There was not, however, a difference between strains or between environments in energy storage. Hence, we did not observe a trade-off between growth and storage. Our findings suggest that intrinsic metabolic rate, which affects a trade-off between growth rate and overwinter survival, may influence local adaptation in organisms that experience particularly harsh winter conditions (e.g., extended periods trapped beneath the ice in high-elevation lakes) in some parts of their range.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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