Thermal preference influences depth use but not biomass of predatory fishes in response to lake morphometry
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Top predators’ responses to environmental conditions shape food web architecture and influence ecosystem structure and stability. Yet the impacts of fundamental properties like ecosystem size and morphometry on top predators’ behaviour are poorly understood. We examined how lake morphometry impacts the behaviour (inferred by depth use) of three key fish top predators—the cold-adapted lake trout, the cool-adapted walleye, and the warm-adapted smallmouth bass— which can each strongly impact local food web structure. We used catch-per-unit-effort data from nearly 500 boreal lakes of Ontario, Canada to evaluate the role of thermal preference in dictating mean depth of capture and biomass index in response to lake morphometry. We found evidence that thermal preferences influence how species’ depth use and biomass changed with lake size, proportion of littoral area, and maximum lake depth, although we found no relationship with lake shape. However, found no strong evidence that lake morphology influences these species’ biomasses, despite theory that predicts such a relationship. Our results suggest that some aspects of lake morphometry can alter habitat accessibility and productivity in ways that influence the behaviour and biomass of these top predator species depending on their thermal preferences. Our results have implications for how lake food webs expand and contract with lake morphometry and other key abiotic factors. We argue that several key abiotic factors likely drive top predator depth use in ways that may shape local food web structure and play an important role in determining the ultimate fate of ecosystems with environmental change.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».