Context dependency of trait repeatability and its relevance for management and conservation of fish populations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Repeatability of behavioural and physiological traits is increasingly a focus for animal researchers, for which fish have become important models. Almost all of this work has been done in the context of evolutionary ecology, with few explicit attempts to apply repeatability and context dependency of trait variation toward understanding conservation-related issues. Here, we review work examining the degree to which repeatability of traits (such as boldness, swimming performance, metabolic rate and stress responsiveness) is context dependent. We review methods for quantifying repeatability (distinguishing between within-context and across-context repeatability) and confounding factors that may be especially problematic when attempting to measure repeatability in wild fish. Environmental factors such temperature, food availability, oxygen availability, hypercapnia, flow regime and pollutants all appear to alter trait repeatability in fishes. This suggests that anthropogenic environmental change could alter evolutionary trajectories by changing which individuals achieve the greatest fitness in a given set of conditions. Gaining a greater understanding of these effects will be crucial for our ability to forecast the effects of gradual environmental change, such as climate change and ocean acidification, the study of which is currently limited by our ability to examine trait changes over relatively short time scales. Also discussed are situations in which recent advances in technologies associated with electronic tags (biotelemetry and biologging) and respirometry will help to facilitate increased quantification of repeatability for physiological and integrative traits, which so far lag behind measures of repeatability of behavioural traits.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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 découle