Remarkable response of native fishes to invasive trout suppression varies with trout density, temperature, and annual hydrology
Notice bibliographique
Résumé
Recovery of imperiled fishes can be achieved through suppression of invasives, but outcomes may vary with environmental conditions. We studied the response of imperiled desert fishes to an invasive brown (Salmo trutta) and rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) suppression program in a Colorado River tributary, with natural flow and longitudinal variation in thermal characteristics. We investigated trends in fish populations related to suppression and tested hypotheses about the impacts of salmonid densities, hydrologic variation, and spatial–thermal gradients on the distribution and abundance of native fish species using zero-inflated generalized linear mixed effects models. Between 2012 and 2018, salmonids declined 89%, and native fishes increased dramatically (∼480%) once trout suppression surpassed ∼60%. Temperature and trout density were consistently retained in the top models predicting the abundance and distribution of native fishes. The greatest increases occurred in warmer reaches and in years with spring flooding. Surprisingly, given the evolution of native fishes in disturbance-prone systems, intense, monsoon-driven flooding limited native fish recruitment. Applied concertedly, invasive species suppression and efforts to mimic natural flow and thermal regimes may allow rapid and widespread native fish recovery.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».