Integrating prey dynamics, diet, and biophysical factors across an estuary seascape for four fish species
Notice bibliographique
Résumé
MEPS Marine Ecology Progress Series Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsTheme Sections MEPS 613:151-169 (2019) - DOI: https://doi.org/10.3354/meps12896 Integrating prey dynamics, diet, and biophysical factors across an estuary seascape for four fish species Michael Arbeider1,*, Ciara Sharpe1, Charmaine Carr-Harris2,3, Jonathan W. Moore1 1Earth to Oceans Research Group, Simon Fraser University, 8888 University Drive, Burnaby, British Columbia V5A 1S6, Canada 2Skeena Fisheries Commission, 3135 Barnes Crescent, Kispiox, British Columbia, V0J 1Y4, Canada 3Present address: Fisheries and Oceans Canada, 417 2nd Ave W, Prince Rupert, British Columbia, V8J 1G8, Canada *Corresponding author: marbeide@sfu.ca ABSTRACT: Estuary food webs support many fishes whose habitat preferences and population dynamics may be controlled by prey abundance and distribution. Yet the identity and dynamics of important estuarine prey of many species are either unknown or highly variable between regions. As anthropogenic development in estuaries increases, so does the need to understand how these environments may be supporting economically, culturally, and ecologically important fishes. Here, we examine how important estuary fishes integrate their prey across the seascape and what may influence prey dynamics. Specifically, we surveyed juvenile coho salmon Oncorhynchus kisutch, juvenile sockeye salmon O. nerka, Pacific herring Clupea pallasii, and surf smelt Hypomesus pretiosus diets along with zooplankton abundance in the estuary of the Skeena River (British Columbia, Canada) at a relatively fine scale. We found diets were highly variable, even within a species, but 1 or 2 prey composed most diet contents per species. Juvenile coho salmon primarily consumed terrestrial insects and larval fish, whereas sockeye salmon primarily consumed harpacticoid copepods. In contrast, small pelagic fish (Pacific herring and surf smelt) primarily consumed calanoid copepods, which were the most abundant prey in the environment. We found that certain prey groups were correlated with biophysical factors. For example, calanoid copepod abundance was positively correlated with salinity, whereas harpacticoid copepod abundance was highest over eelgrass sites. Identifying key prey species and how they distribute within the estuary seascape is an integral link in understanding the food-web foundation of fish habitat use in areas under pressure from anthropogenic development. KEY WORDS: Juvenile salmon · Small pelagic fish · Estuary · Diet · Prey · Oncorhynchus · Clupea · Hypomesus Full text in pdf format Supplementary material PreviousNextCite this article as: Arbeider M, Sharpe C, Carr-Harris C, Moore JW (2019) Integrating prey dynamics, diet, and biophysical factors across an estuary seascape for four fish species. Mar Ecol Prog Ser 613:151-169. https://doi.org/10.3354/meps12896 Export citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in MEPS Vol. 613. Online publication date: March 21, 2019 Print ISSN: 0171-8630; Online ISSN: 1616-1599 Copyright © 2019 Inter-Research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».