Adaptive trade-offs in fish energetics and physiology: insights from adaptive differentiation among juvenile salmonids
Notice bibliographique
Résumé
Juveniles of different salmonid species often co-exist along environmental gradients, making them a useful model for identifying dominant trade-off axes and their stability within a biological hierarchy (e.g., from individuals to populations to species). In this perspective, we use multivariate trade-offs among juvenile coho salmon (Oncorhynchus kisutch) and rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) as a case study to explore broader-scale patterns of trait association. Multivariate ordination identified a dominant trade-off axis between high growth, consumption, and growth efficiency versus high aerobic scope and active metabolism among individual juvenile rainbow trout and three ecologically divergent rainbow trout populations. This pattern suggests a dominant trade-off between growth and active metabolism among individuals and populations, facilitated by simple developmental controls on increased energy intake (larger digestive tract, potentially more risky foraging behavior). In contrast, the adaptive trade-off differentiating species appears to have shifted to maximizing growth and consumption (rainbow trout) versus maximizing growth efficiency (coho), based on evolved differences in foraging strategy and digestive physiology. The generality of these patterns remains uncertain, but trade-offs related to growth efficiency may be an underappreciated dimension of adaptive differentiation in fishes, and their relationship to digestive strategy and active metabolism warrants further investigation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».