Systematic deviations from linear size spectra of lake fish communities are correlated with predator–prey interactions and lake‐use intensity
Notice bibliographique
Résumé
Size structure of organisms at logarithmic scale (i.e. size spectrum) can often be described by a linear function with a negative slope; however, substantial deviations from linearity have often been found in natural systems. Theoretical studies suggest that greater nonlinearity in community size spectrum is associated with high predator–prey size ratios but low predator–prey abundance ratios; however, empirical evaluation of the effects of predator–prey interactions on nonlinear structures remains scarce. Here, we aim to empirically explore the pattern of the size‐specific residuals (i.e. deviations from the linear regression between the logarithmic fish abundance and the logarithmic mean fish size) by using size spectra of fish communities in 74 German lakes. We found that nonlinearity was strong in lakes with high predator–prey abundance ratios but at low predator–prey size ratios. More specifically, our results suggest that only large predators, even if occurring in low abundances, can control the density of prey fishes in a broad range of size classes in a community and thus promote linearity in the size spectrum. In turn, the lack of large predator fishes may cause high abundances of fish in intermediate size classes, resulting in nonlinear size spectra in these lakes. Moreover, these lakes were characterized by a more intense human use including high fishing pressure and high total phosphorus concentrations, which have negative impacts on the abundance of large, predatory fish. Our findings indicate that nonlinear size spectra may reflect dynamical processes potentially caused by predator–prey interactions. This opens a new perspective in the research on size spectrum, and can be relevant to further quantify the efficiency of energy transfer in aquatic food webs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».