Individual differences exceed species differences in the movements of a river fish community
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Repeatable individual differences often account for large proportions of intraspecific variation in animal movements. However, meta-population models have continued to rely on single species-level and season-specific species-level means for movement prediction. Here, we test the hypothesis that repeatable individual differences can account for a similar proportion of movement distance variation as species differences. We used radio telemetry to generate repeated measures of movement from 504 hetero-specific fish. We tracked 5 large bodied fish species (Salvelinus confluentus, Oncorhynchus mykiss, Prosopium williamsoni, Thymallus arcticus, and Sander vitreus) in the upper reaches of the Peace River, British Columbia, Canada, over 8 years. We applied a hierarchical framework to partition repeatability of movement distances at the intra- and interspecific biological levels, and among short-term (within-season) and long-term (across seasons and years) temporal levels. Our results show that long-term movement distance repeatability was higher at the intraspecific level than at the interspecific level, demonstrating that animal personality can account for more variation in movement than species differences. These findings provide a novel, community level demonstration of the importance of individual variation, highlighting the predictive gains associated with a shift in the focus of spatial ecology, away from species mean and seasonal species-level mean predictive approaches, towards a spatial behavioral types-based predictive approach.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».