Density‐dependent growth and survival in salmonids: Quantifying biological mechanisms and methodological biases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the complex variation in patterns of density‐dependent individual growth and survival across populations is critical to adaptive fisheries management, but the extent to which this variation is caused by biological or methodological differences is unclear. Consequently, we conducted a correlational meta‐analysis of published literature to investigate the relative importance of methodological and biological predictors on the shape and strength of density‐dependent individual growth and survival in salmonids. We obtained 160 effect sizes from 75 studies of 12 species conducted between 1977 and 2019 that differed in experimental approach (sensu Ecological Monographs , 54 , 187–211; 65 laboratory experiments, 60 observational field studies, and 35 field experiments). The experimental approach was the strongest factor influencing the strength of density dependence across studies: density‐dependent survival was stronger than growth in field observational studies, whereas laboratory experiments detected stronger density‐dependent growth than survival. The difference between density‐dependent growth and survival was minimal in field experiments, and between lotic and lentic habitats. The shape of density dependence (logarithmic, linear, exponential or density‐independent) could be predicted with 66.7% accuracy based solely on the experimental approach and the density gradient (highest/lowest*100) of the study. Overall, the strength and shape of density dependence were primarily influenced by methodological predictors, while biological factors (predator presence, food abundance, and species) had predictable but modest effects. For both empirical studies and adaptive fisheries management, we recommend using field experiments with a density gradient of at least 470% to detect the proper shape of the density‐dependent response, or accounting for potential biases if observational or laboratory studies are conducted.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».