Ecology of Exercise in Wild Fish: Integrating Concepts of Individual Physiological Capacity, Behavior, and Fitness Through Diverse Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
SYNOPSIS: Wild animals maximize fitness through certain behaviors (e.g., foraging, mating, predator avoidance) that incur metabolic costs and often require high levels of locomotor activity. Consequently, the ability of animals to achieve high fitness often relies on their physiological capacity for exercise (aerobic scope) and/or their ability to acquire and utilize energy judiciously. Here, we explore how environmental factors and physiological limitations influence exercise and metabolism in fish while foraging, migrating to spawning grounds, and providing parental care. We do so with three case studies that use a number of approaches to studying exercise in wild fish using biologging and biotelemetry platforms. Bonefish (Albula vulpes) selectively use shallow water tropical marine environments to forage when temperatures are near optimal for aerobic scope and exercise capacity. Bonefish energy expenditure at upper thermal extremes is maximal while activity levels diminish, likely caused by reduced aerobic scope. Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) reproductive migrations frequently involve passage through hydraulically challenging areas, and their ability to successfully pass these regions is constrained by their physiological capacity for exercise. Aerobic scope and swim performance are correlated with migration difficulty among sockeye salmon (O. nerka) populations; however, depletion of endogenous energy stores can also limit migration success. In another example, male smallmouth bass (Micropterus dolomieu) allocate a significant amount of energy to nest-guarding behaviors to protect their developing brood. Smallmouth bass body size, endogenous energy reserves, and physiological state influence nest-guarding behaviors and reproductive success. We suggest that in some scenarios (e.g., bonefish foraging, Pacific salmon dam passage) metabolic capacity for exercise may be the strongest determinant of biological fitness, while in others (e.g., long distance salmon migration, smallmouth bass parental care) energy stores may be more important. Interactions among environmental and ecological factors, fish behavior, and fish physiology offer important avenues of mechanistic inquiry to explain ecological dynamics and demonstrate how exercise is fundamental to the ecology of fish.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».