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Enregistrement W2913791709 · doi:10.1111/1365-2656.12956

Life at the top: Lake ecotype influences the foraging pattern, metabolic costs and life history of an apex fish predator

2019· article· en· W2913791709 sur OpenAlexafffund
Liset Cruz‐Font, Brian J. Shuter, Paul J. Blanchfield, Charles K. Minns, Michael D. Rennie

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensLakehead UniversityInternational Institute for Sustainable DevelopmentMinistry of Natural Resources and ForestryFisheries and Oceans CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research Council CanadaAssociation Européenne contre les LeucodystrophiesUniversity of Toronto
Mots-clésPredationDiel vertical migrationForagingPredatorPelagic zoneBiologyApex predatorEcologyPopulationPredatory fishBrown troutSalmoFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used acoustic telemetry and acceleration sensors to compare population-specific measures of the metabolic costs of an apex fish predator living in four separate lakes. We chose our study species and populations to provide a strong test of recent theoretical predictions that optimal foraging by an apex fish predator in a typical aquatic environment would be consistent with feeding to satiation rather than continuous feeding. We chose four populations where the primary prey type differed along a body size gradient (from small invertebrates to large planktivorous fish) and along a thermal accessibility gradient (from easily accessible cold-water pelagic prey to less accessible warm-water epilimnetic and littoral prey). We expected that these gradients in prey type would evoke distinctly different activity gradients depending on whether predators fed to satiation (e.g., less frequent "rest" detections where primary prey are smaller/less accessible) or fed continuously (e.g., fixed level of "rest" detections under all prey conditions). Our study organism was a fall spawning, cold-water visual apex predator (lake trout). Therefore, we focused our study on diel (early night, dawn, day, dusk, late night) changes in metabolic costs associated with summer feeding behaviour. The duration (~20 days) and fine temporal scale (~30 min) of our behavioural data provided a uniquely detailed picture of intra- and inter-population differences in activity patterns over a critical period in the annual growing season. In all populations, diel shifts in activity were qualitatively consistent with that expected of a visual predator (e.g., resting state detections were most frequent at night). Between-lake differences in daytime thermal experience were qualitatively consistent with between-lake differences in the location of primary prey (e.g., excursions to warm habitats were common in lakes with epilimnetic/littoral fish as primary prey and relatively rare in lakes with pelagic cold-water invertebrates/fish as primary prey). Daytime activity patterns were more consistent with the feeding pattern expected from feeding to satiation rather than continuous feeding: (a) individuals in all four populations exhibited clearly delineated bouts of resting behaviour and active behaviour; (b) the frequency of resting bouts and the resultant overall cost of daily activity were strongly associated with the size and accessibility of prey-in lakes with smaller and/or less accessible prey, predators rested less frequently, exhibited marginally higher costs when active and had higher overall daytime activity costs. Within each lake, similar changes in activity occurred concurrently with diel changes in prey accessibility/relative density.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations49
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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