Individual isotopic specializations predict subsequent inter‐individual variation in movement in a freshwater fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite many similarities and intuitive links between individual dietary specialization and behavioral inter‐individual variation, these phenomena have been studied in isolation, and empirical data confirming relationships between these intraspecific variance sources are lacking. Here we use stable isotope analysis and acoustic telemetry to test the hypothesis that individual specialization in trophic (δ 15 N) and littoral/pelagic prey reliance (δ 13 C) covary with inter‐individual variation in movement in a group of 34 free‐swimming burbot ( Lota lota ). By performing stable isotope analysis on tissues with differing isotopic turnover rates (anal fin and dorsal muscle), in 24 lethally sampled burbot, we demonstrate that individual specialization in trophic niche (δ 15 N) and littoral/pelagic prey reliance (δ 13 C) occurred within the population. By performing stable isotope analysis on anal fins of a group of telemetry tagged burbot, we were able to show that interactions between trophic niche and littoral/pelagic prey reliance, explained a significant proportion of the subsequent between‐individual variance in mean movement rates. These findings demonstrate an empirical connection between behavioral inter‐individual variation and dietary specialization, thus providing a substantial expansion of our understanding of the wider ecological consequences of these interesting phenomena.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,011 | 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 ».