Unravelling the effects of water temperature and density dependence on the spatial variation of brown trout (<i>Salmo trutta</i>) body size
Notice bibliographique
Résumé
This study looks at the relative influence of water temperature and density dependence on the spatial variation in body size of 126 brown trout ( Salmo trutta ) cohorts from 12 Iberian rivers over a 12-year period. Mean cohort mass and length of age groups 0+ to 2+ varied significantly among sampling sites because of the concurrent effect of water temperature and density dependence. Density in suitable habitat had a limiting role that influenced potential maximum growth of cohorts, and water temperature differentiated these cohorts in two groups of sites with high and low potential maximum growth. Water temperature had a positive cumulative effect on body size of all age classes. However, body size of age-0 trout was nonlinearly influenced by short-term exposure to extreme water temperature. Thus, extremely high temperatures became a limiting factor and had deleterious effects on growth. There were intracohort and intercohort effects of density dependence throughout the life span, which were mainly due to the density in the available suitable habitat of trout of the same age or older. The present study supports the hypothesis that both density-dependent and density-independent processes are crucial for the understanding of population dynamics and that their relative importance varies across scales of space and time.
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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 | 0,001 | 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 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 ».