Do novel ecosystems follow predictable trajectories? Testing the trophic surge hypothesis in reservoirs using fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydroelectric reservoirs are novel ecosystems that provide a variety of important services. To manage these ecosystems and their fish populations effectively, we need to develop conceptual frameworks for predicting their short‐ and long‐term responses. To advance this goal, we revisited and tested the “trophic surge hypothesis, TSH.” The TSH has been widely cited in the literature, but has not been empirically tested across numerous reservoirs. The TSH suggests that fish populations should show a hump‐shaped pattern (i.e., the non‐equilibrium phase) after river impoundment. As such, we assembled 40 recruitment and 109 adult fish abundance time series from 19 species distributed across seven reservoirs from temperate and boreal regions, and applied curve fitting analyses and model selection. We found that the hump‐shaped pattern was the predominant pattern across individual time series, providing moderate support for the TSH. Fish recruitment increased substantially during reservoir filling and was followed by an increase in adult fish lagging 3–4 years behind. The non‐equilibrium phase was transient and lasted roughly eight years for recruits, whereas it could be much longer for adults. When time series were combined across regions and sites, the support for the TSH was weaker. However, we observed significant variability in the duration, timing, and magnitude of the surge across individual time series and found that the total flooded area was the most influential predictor to explain this variability. In conclusion, the TSH and related metrics can be a useful and general predictive framework to understand how fish populations may respond to impoundment. In particular, long‐term management recommendations could be short‐sighted if formulated before convincing evidence has emerged to show that the reservoir reached its new trophic equilibrium.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».