Influence of discharge, hydraulics, water temperature, and dispersal on density synchrony in brown trout populations (<i>Salmo trutta</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Environmental factors may cause synchronous density variations between populations. A better understanding of the processes underlying synchrony is fundamental to predicting resilience loss in metapopulations subject to environmental change. The present study investigated the determinants of synchrony in density time series of three age groups of resident brown trout (Salmo trutta) (0+, 1+, and adults) in 36 stream reaches. A series of Mantel tests were implemented to disentangle the relative effects on trout synchrony of geographical proximity, environmental synchrony in key environmental variables affecting trout dynamics (discharge, water temperature, hydraulics, and spawning substrate mobility), and density-dependent dispersal. Results indicated that environmental synchrony strongly explained trout synchrony over distances less than 75 km. This effect was partly due to a negative influence on 0+ trout of strong discharges during the emergence period and a more complex influence of substrate mobility during the spawning period. Dispersal between reaches had a weak influence on results. Juvenile and adult densities were strongly driven by survival processes and were not influenced by environmental synchrony. The results suggest that the environment can have general effects on population dynamics that may influence the resilience of metapopulations.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».