Running the trophic gauntlet: Empirical support for reduced foraging success in juvenile salmon in tidally mixed coastal waters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The productivity of Fraser River sockeye salmon has declined in recent years, with 2019 being the lowest return on record. The cause of the decline is still not fully understood; however, bottom‐up drivers and trophic interactions during the early marine migration are considered to be important contributing factors. McKinnell et al. (Fisheries Oceanography, 23, 2014 and 322) developed a “trophic gauntlet hypothesis,” proposing that low biological productivity leads to an energy deficit from poor foraging opportunities in migrating salmon. When combined with poor foraging conditions in typically productive waters elsewhere on the migration, low marine survival may result. Our study examined prey availability and stomach fullness of juvenile sockeye salmon along the 120 km stretch of the coastal migration through the Discovery Islands and Johnstone Strait to determine whether this section of the migration is indeed food limited. We observed low stomach fullness throughout tidally mixed waters, providing empirical support for the trophic gauntlet hypothesis. Zooplankton abundance was high in these regions so it appeared that unfavourably small prey size may have been the cause of low foraging success. We also observed foraging hotspots at both ends of the gauntlet, indicating that such areas may be key feeding grounds for migratory salmon.
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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 | 0,001 |
| 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)
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 ».