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Enregistrement W2810431898 · doi:10.1111/fwb.13133

The spatial structure of variation in salamander survival, body condition and morphology in a headwater stream network

2018· article· en· W2810431898 sur OpenAlexfundno aff
Winsor H. Lowe, Brett R. Addis, Margaret Smith, Jon M. Davenport

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Materials Research and EngineeringMcGill UniversityNational Science Foundation
Mots-clésRiffleSTREAMSSalamanderHabitatEcologySalvelinusSpatial ecologySpatial variabilityFontinalisUpstream and downstream (DNA)BiologyLarvaSpatial distributionEnvironmental scienceTroutGeographyFish <Actinopterygii>FisheryUpstream (networking)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the spatial structure of individual variation is critical to assessing the mechanisms and scale of species‐level ecological and evolutionary responses. But the continuity and complexity of streams can make it difficult to discern spatial structure, and data on individual variation spanning spatial scales are rare. Our goal was to objectively resolve the scale of ecological and evolutionary processes affecting the salamander Gyrinophilus porphyriticus by testing for spatial structure in individual variation across a headwater stream network. We used 3 years of spatially explicit capture–mark–recapture data from four headwater streams in the Hubbard Brook Experimental Forest, New Hampshire, USA, to test for individual variation in survival at three scales: (a) among c. 2‐km2 watersheds, (b) in 500‐m downstream and upstream reaches within watersheds and (c) in riffle and pool habitats along reaches. We also tested for corresponding spatial variation in individual body condition and morphology to gain insight on the causes and implications of variation in survival. Survival of G. porphyriticus larvae was constant among watersheds, but differed by reach and habitat. Larval survival was higher in upstream reaches than downstream reaches, matching the distribution of predatory brook trout (Salvelinus fontinalis), which were restricted to downstream reaches. Larval survival was also higher in pools than riffles. Survival of G. porphyriticus adults was constant at all scales. Larval body condition was higher in downstream reaches than upstream reaches. Both larvae and adults differed in morphology at the habitat scale: individuals in pools had longer limbs than individuals in riffles. Negative covariation in larval survival and body condition at the reach scale suggests that there is a trade‐off between fitness and proximate performance along streams. The surprising differences between habitats in survival and morphology show the potential for fine‐scale ecology–evolution interactions in streams, potentially driven by differences in flow and gradient conditions in riffles and pools. Our results suggest that the larval stage is key to understanding individual, population and community‐level processes affecting G. porphyriticus. More broadly, this research provides a novel empirical link between traditional studies of fine‐scale ecological complexity in streams and recent studies showing consistent spatial dynamics at the network scale. By documenting differences in survival, body condition and morphology at reach and habitat scales, we hope this work shows the feasibility and value of spatially explicit approaches to species‐level ecological and evolutionary questions in streams.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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