Angling selects against active and stress-resilient phenotypes in rainbow trout
Notice bibliographique
Résumé
Selection induced by human harvest can lead to different patterns of phenotypic change than selection induced by natural predation and could be a major driving force of evolution of wild populations. The vulnerability of individuals to angling depends on the individual decision to ingest the bait, possibly mediated by their neuroendocrine response towards the associated stimulus. To investigate the mechanisms behind individual vulnerability to angling, we conducted angling experiments in replicated ponds and quantified individual behavioral traits and neuroendocrine stress responsiveness in two salmonid species, rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) and brown trout (Salmo trutta). We discovered a phenotypic syndrome in rainbow trout, but not in brown trout, where lower serotonergic and dopaminergic brain activity and cortisol levels (i.e., lower stress responsiveness) in response to a standardized experimental stressor were associated with higher activity, forming a proactive phenotype that showed increased vulnerability to angling. Our results show that angling targets the most stress-resilient and active phenotypes of rainbow trout, supporting the suggestion that fishing-induced phenotypic selection may lead to an increased representation of stress-responsive and low-activity phenotypes in harvested populations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».