Quantifying the spatial scale of common carp (<i>Cyprinus carpio</i>) recruitment synchrony
Notice bibliographique
Résumé
Understanding spatial and temporal fluctuations in animal populations remains a central theme in ecology. Here, we investigated the extent of common carp (Cyprinus carpio) recruitment synchrony across North America in relation to a suite of climatic conditions. Common carp were collected from 21 populations up to a linear distance of 2300 km between the most southern and northern locations. Age-frequency histograms were used to estimate year-class strength, and correlation coefficients were used to evaluate synchrony among populations and environmental variables. We then evaluated relationships between common carp recruitment and winter growing degree-days (GDD), summer GDD, precipitation, wind events, and the El Niño Southern Oscillation Index (ENSO). Common carp recruitment was synchronous up to 756 km but asynchronous at larger scales. Winter and summer GDD, precipitation, and wind were also synchronous among locations up to 1640 km apart. Summer GDD appeared most influential to common carp recruitment but varied across latitudes, with negative effects identified at low latitudes and positive effects identified at higher latitudes. Our results provide new insights into the spatial scale of recruitment synchrony of a non-native freshwater fish and indicate that climatic conditions at local to regional scales likely influence recruitment patterns.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».