Rainbow trout in seasonal environments: phenotypic trade‐offs across a gradient in winter duration
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».