Comparing correlative and bioenergetics‐based habitat suitability models for drift‐feeding fishes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quantitative habitat suitability models (HSMs) are frequently used to inform the conservation and management of lotic organisms, often in the context of instream flow management. Correlative statistical models relating hydraulic variables to habitat preferences (habitat suitability curves based on use:availability ratios) are the most common form of HSM, but face significant criticism on the grounds that habitat preference may not reflect the fitness consequences of habitat use. Consequently, there has been a drive to develop mechanistic approaches that link habitat to direct correlates of fitness. Bioenergetic foraging models relating hydraulic conditions to energy balance are particularly well‐developed for drift‐feeding fishes (e.g. salmonids) and show promise as a more mechanistic approach to modelling suitability. However, these models are rarely validated empirically or quantitatively compared with correlative HSMs. We addressed these gaps by comparing the ability of a bioenergetics‐based HSM and two correlative HSMs (a traditional suitability index and a resource selection function) to predict density and growth of stream salmonids (juvenile steelhead, Oncorhynchus mykiss , and coastal cutthroat trout, Oncorhynchus clarki ). Suitability estimates differed between the approaches, with both correlative models predicting higher suitability relative to the bioenergetic model at shallow depths and low to intermediate velocities, but lower suitability as depth increased. The bioenergetic model explained over 90% of variation in trout growth, compared to c . 50% for the correlative model. The bioenergetic model was also better at predicting fish density; however, the improvement was less striking and a high proportion of variation remained unexplained by either method. Differences in suitability estimates between approaches probably reflect biotic interactions (e.g. territorial displacement or predation risk) that decouple realised habitat use from energetics‐based estimates of habitat quality. Results highlight fundamental differences between correlative HSMs, based on observed habitat use, and mechanistic HSMs, based on the physiology and behaviour of the focal taxa. They also suggest that mechanistic bioenergetics‐based models provide more rigorous estimates of habitat suitability for drift‐feeding stream fishes. The bioenergetics approach is readily accessible to instream flow practitioners because model predictions are expressed in terms of traditional habitat suitability curves.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».