Life history constraints explain negative relationship between fish productivity and dissolved organic carbon in lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resource availability constrains the life history strategies available to organisms and may thereby limit population growth rates and productivity. We used this conceptual framework to explore the mechanisms driving recently reported negative relationships between fish productivity and dissolved organic carbon (DOC) concentrations in lakes. We studied populations of bluegill (Lepomis macrochirus) in a set of lakes withDOCconcentrations ranging from 3 to 24 mg/L; previous work has demonstrated that primary and secondary productivity of food webs is negatively related toDOCconcentration across this gradient. For each population, we quantified individual growth rate, age at maturity, age‐specific fecundity, maximum age, length‐weight and length‐egg size relationships, and other life history characteristics. We observed a strong negative relationship between maximum size andDOCconcentration; for instance, fish reached masses of 150 to 260 g in low‐DOClakes but <120 g in high‐DOClakes. Relationships between fecundity and length, and between egg size and length, were constant across theDOCgradient. Because fish in high‐DOClakes reached smaller sizes but had similar fecundity and egg size at a given size, their total lifetime fecundity was as much as two orders of magnitude lower than fish in low‐DOClakes. HighDOCconcentrations appeared to constrain the range of bluegill life history strategies available; populations in high‐DOClakes always had low initial growth rates and high ages at maturity, whereas populations in low‐DOCshowed higher variability in these traits. This was also the case for the intrinsic rates of natural increase of these populations, which were always low at the high end of theDOCgradient. The potentially lower capacity for fish populations in high‐DOClakes to recover from exploitation has clear implications for the sustainable management of recreational fisheries in the face of considerable spatial heterogeneity and ongoing temporal change in lakeDOCconcentrations.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».