The roles of extrinsic and intrinsic factors in the freshwater life‐history dynamics of a migratory salmonid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Key life‐cycle transitions, such as metamorphosis or migration, can be altered by a variety of external factors, such as climate variation, strong species interactions, and management intervention, or modulated by density dependence. Given that these life‐history transitions can influence population dynamics, understanding the simultaneous effects of intrinsic and extrinsic controls on life‐history expression is particularly relevant for species of management or conservation importance. Here, we examined how life histories of steelhead ( Oncorhynchus mykiss ) are affected by weather, pink salmon abundance ( Oncorhynchus gorbuscha ), experimental nutrient addition, and density‐dependent processes. We tested for impacts on the size of steelhead smolts (juveniles migrating to the sea), as well as their age and abundance across four decades in the Keogh River, British Columbia, Canada. Larger steelhead smolts were associated with warmer years and artificial nutrient addition. In addition, higher pink salmon abundance and artificial nutrient addition correlated with juvenile steelhead migrating at younger ages. While density dependence appeared to be the primary factor regulating the abundance of steelhead smolts, nutrient addition and temperature were positively and negatively associated with smolt production, respectively, prior to 1991, and pink salmon spawning abundance was positively associated with smolt production after 1990. Thus, this study provides evidence that the temporal dynamics of one species of salmon is linked to the juvenile life history of co‐occurring steelhead. A complex interplay of species interactions, nutrient subsidies, density dependence, and climatic variation can control the life‐history expression of species with complex life cycles.
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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) | 0,001 | 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 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 ».