MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3111100702 · doi:10.1111/fwb.13665

Spatial distribution of lake trout (<i>Salvelinus namaycush</i>) across seasonal thermal cycles in a large lake

2020· article· en· W3111100702 sur OpenAlexafffundabout
Silviya V. Ivanova, Timothy B. Johnson, Brent W. Metcalfe, Aaron T. Fisk

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSalvelinusTroutEnvironmental scienceShoalSpawn (biology)FisheryHabitatEcologyRange (aeronautics)Spatial distributionOceanographyGeographyGeologyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Animal movements are influenced by the environment they inhabit and the need to maximise fitness and minimise cost. As such, seasonal thermal cycles in temperate lakes play an important role in the selection of habitat by species. Lake trout ( Salvelinus namaycush ) is a native top predator in the Laurentian Great Lakes and currently under rehabilitation in Lake Ontario. This cold, deep‐water species is known to migrate to shallower depths in the autumn to spawn, but their spatial and seasonal distribution have not been examined in detail. We quantified the residency and home ranges of 24 lake trout in eastern Lake Ontario across a full year (1 May 2017 to 30 April 2018) using acoustic telemetry to assess the influence of seasonal thermal cycles. Specifically, we used three thermal logging stations in the eastern basin, 164 acoustic receivers, and a total of over 1,000,000 detections to describe seasonal distribution. We also documented occurrences of long‐distance movements (via 130 acoustic receivers located in the western basin of Lake Ontario), and thus the potential spatial overlap of populations from the eastern and western basins. During stratification (1 July–1 November), lake trout ( n = 24) showed a horizontally restricted distribution in regions of deeper water in eastern Lake Ontario. A variable and broad distribution was observed around the shallower Kingston Basin shoals during isothermal (1 January–30 April), spring warming (1 May–30 June; spring mix), and autumn cooling (2 November–31 December) periods. Home range sizes ranged from 0.1 to 3,966 km 2 among all thermal cycles, with the largest observed during cooling autumn mix conditions driven by four individuals. Large variation in home range area was observed among individuals, and, thus, means were not statistically different between seasons. Three individuals occupied shallower shoals even during stratified conditions, and another individual crossed the entire lake from the east to the west end of Lake Ontario, travelling over 200 linear km in 17 days. Our results confirm that thermal regimes and spawning needs affect the spatial use of lake trout in Lake Ontario, but demonstrate that there are broad distributions during isothermal conditions, highly individualistic spatial utilisation, and inter‐individual variation in spatial distribution and exploratory behaviour. All of these behaviours are consistent with other top predator species. Defining the spatial utilisation and distribution of individuals are important steps toward a better understanding of reintroduced species ecology in freshwater ecosystems. The variation of individual lake trout distribution across seasons implies that individuals may have different influences on the overall ecosystem function and potentially different responses to increasing water temperatures. These results suggest that an adaptive management approach is required when rehabilitating populations of this native fish where populating multiple habitats in an ecosystem is an objective in the face of a changing environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFreshwater BiologyMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207