Year-class variation drives interactions between warm-water predators and yellow perch
Notice bibliographique
Résumé
Walleye (Sander vitreus), smallmouth bass (Micropterus dolomieu), and largemouth bass (Micropterus salmoides) are common top predators across many north temperate lakes, but no previous analyses have assessed factors driving their combined impact on mortality of a shared prey, yellow perch (Perca flavescens). We estimated consumption dynamics of walleye, smallmouth bass, and largemouth bass during 3 years that differed in age-0 yellow perch year-class strength and evaluated the relative contribution of each predator to age-0 yellow perch mortality, in Oneida Lake, New York, USA. Habitat-specific diet composition and population densities were integrated with temperature and growth rates to parameterize a bioenergetics model and estimate annual consumption of major diet items. Walleye were the dominant predator in both offshore and inshore habitats, while smallmouth bass and largemouth bass were also important inshore predators. Consumption of age-0 yellow perch by all three predators was positively correlated to age-0 yellow perch year-class strength, but our ability to account for age-0 yellow perch mortality decreased during years when year-class strength was strong. Within each year, predation by the three species accounted for all observed age-0 yellow perch mortality in late summer and fall, but not in the early summer, suggesting other predators in the lake likely predate on the youngest, most vulnerable yellow perch. These results are important for understanding how diverse predator communities can alter the spatial and temporal availability of prey refuges and influence mortality of a shared prey.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».