Use of acoustic refuges by freshwater fish: Theoretical framework and empirical data in a three‐species trophic system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sounds are more easily transmitted underwater than through air and many freshwater fish species can hear them, particularly over the low frequencies. Recent studies on freshwater fish evidenced that hearing sensitivities can be limited by the level of ambient noise, a phenomenon also known as acoustic masking. However, it is still unclear whether variations in ambient noises, such as those produced by human activities, may alter fish trophic interactions. The general objective of this study was to propose and evaluate a theoretical framework explicitly linking fish attack rates to species hearing sensitivities and ambient noise levels in freshwater ecosystems. The proposed model shows that the feeding activity of fish at an intermediate position in the food web is conditional on the probability of being acoustically detected by their predators, or of encountering an acoustically distressed resource. Model simulations and preliminary field results suggest that yellow perch ( Perca flavescens ) could feed more actively in the presence of augmented ambient noise levels. Yellow perch captures per unit effort were higher by a factor of 2.7 in noisy versus quiet days. We argue that fish exposed to intermediate levels of noise could maximise the probability of detecting food patches while minimising their predation risk. Acoustic monitoring programmes for freshwater ecosystems require a fundamental knowledge of underwater noise levels, species hearing sensitivities and features affecting sound propagation. The approach proposed in this paper is seminal in linking the above descriptors in a coherent mathematical framework to understand the effect of underwater sounds on trophic interactions. Such framework is needed to make testable predictions and generalise to other taxa and ecological contexts.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».