Changes in prey, turbidity, and competition reduce somatic growth and cause the collapse of a fish population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Somatic growth exerts strong control on patterns in the abundance of animal populations via effects on maturation, fecundity, and survival rates of juveniles and adults. In this paper, we quantify abiotic and biotic drivers of rainbow trout growth in the Colorado River, Arizona, USA, and the resulting impact on spatial and temporal variation in abundance. Inferences are based on ~10,000 observations of individual growth rates obtained through an intensive mark–recapture effort conducted over 5 yrs (2012–2016) in a 130‐km long study segment downstream of Glen Canyon Dam. Prey availability, turbidity‐driven feeding efficiency, and intraspecific competition were the dominant drivers of rainbow trout growth. Discharge, water temperature, and solar insulation were also evaluated but had a smaller influence. Mixed‐effect models explained 79–82% of the variability in observed growth rates, with fixed covariate effects explaining 79–87% of the total variation in growth parameters across five reaches and 18 quarterly sampling intervals. Reductions in growth owing in part to a phosphorous‐driven decline in prey availability, led to a substantive loss in mass and poor fish condition. This in turn lowered survival rates and delayed maturation, which led to a rapid decline in abundance and later recruitments. Reductions in feeding efficiency, due to episodic inputs of fine sediment from tributaries, and warmer water temperatures, contributed to reduced growth in downstream reaches, which led to more severe declines in abundance. Somatic growth rates increased following the population collapse due to reduced competition, and in the absence of substantive increases in prey availability. Our study elucidates important linkages between abiotic and biotic factors, somatic growth, and vital rates, and demonstrates how variation in somatic growth influences temporal and spatial patterns in abundance.
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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 | 0,000 |
| 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)
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 ».