Resource pulses increase the diversity of successful competitors in a multi‐species stream fish assemblage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Food resources are often patchily distributed through space and time and are classified as resource pulses when hyperabundant. Resource pulses can benefit growth, reproduction, and abundance of various consumers. Yet, it is relatively unknown how such resources are partitioned among competing consumers and how this is influenced by the magnitude of the pulse. Here, we examined how the magnitude of a pulsed resource influences resource partitioning among diverse sizes and species of consumers in a natural setting over small spatial and temporal scales. We focused on salmon egg subsidies to stream fish consumers. We experimentally added different quantities of pink salmon eggs to five meter long experimental stream sections. Egg additions spanned three orders of magnitude from 6 to 3575 eggs. Stream fish (egg consumers) were captured and gastric lavaged at each experimental section to determine how many eggs each individual fish consumed. We modeled taxon‐specific individual egg consumption as a function of egg availability, individual mass, community composition, number of competitors, and stream velocity using hurdle models in a Bayesian framework. We found that there were diminishing returns for increasing egg abundance increasing egg consumption (i.e., type II functional response) for individual size classes of fish, but that higher egg numbers were needed to benefit diverse consumers. Top models indicated that egg availability and individual fish characteristics (size and taxon) drove egg consumption, while community characteristics (species composition and number of competitors) were not supported. Our results suggest that resource pulses can provide rare opportunities for less dominant sizes and species of fish to consume abundant resources. The current paradigm in the stream fish literature suggests that stream fish communities are structured by dominance hierarchies; however, dominance hierarchies may be less influential where pulsed resources comprise a large portion of the resource base.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».