Multiple generalist morphs of Lake Trout: Avoiding constraints on the evolution of intraspecific divergence?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A generalist strategy, as an adaptation to environmental heterogeneity, is common in Arctic freshwater systems, often accompanied, however, by intraspecific divergence that promotes specialization in niche use. To better understand how resources may be partitioned in a northern system that supports intraspecific diversity of Lake Trout, trophic niches were compared among four shallow‐water morphotypes in Great Bear Lake (N65 ° 56′ 39″, W120 ° 50′ 59″). Bayesian mixing model analyses of stable isotopes of carbon and nitrogen were conducted on adult Lake Trout. Major niche overlap in resource use among four Lake Trout morphotypes was found within littoral and pelagic zones, which raises the question of how such polymorphism can be sustained among opportunistic generalist morphotypes. Covariances of our morphological datasets were tested against δ 13 C and δ 15 N values. Patterns among morphotypes were mainly observed for δ 15 N. This link between ecological and morphological differentiation suggested that selection pressure(s) operate at the trophic level (δ 15 N), independent of habitat, rather than along the habitat‐foraging opportunity axis (δ 13 C). The spatial and temporal variability of resources in Arctic lakes, such as Great Bear Lake, may have favored the presence of multiple generalists showing different degrees of omnivory along a weak benthic–pelagic gradient. Morphs 1–3 had more generalist feeding habits using both benthic and pelagic habitats than Morph 4, which was a top‐predator specialist in the pelagic habitat. Evidence for frequent cannibalism in Great Bear Lake was found across all four morphotypes and may also contribute to polymorphism. We suggest that the multiple generalist morphs described here from Great Bear Lake are a unique expression of diversity due to the presumed constraints on the evolution of generalists and contrast with the development of multiple specialists, the standard response to intraspecific divergence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».