Autumn lipid reserves, overwinter lipid depletion, and high winter mortality of rainbow trout in experimental lakes
Notice bibliographique
Résumé
Accumulation of lipid reserves is considered important for the overwinter survival of many animals. Fish are thought to deplete lipids until they reach a critical minimum below which starvation mortality occurs, meaning that lipid-dependent selective overwinter mortality may be a strong selective pressure leading to life-history evolution favouring lipid accumulation and storage. Much of our current knowledge comes from either laboratory studies or field studies that are not well controlled, but rarely is overwinter survival directly estimated to evaluate selective mortality. Here, we studied patterns of lipid storage, overwinter lipid depletion, and subsequent survival of a single strain of rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) stocked into experimental lakes that differed in productivity but experienced the same local winter conditions. Productive lakes produced trout with higher lipid content and steeper allometric slopes in contrast with trout in low food lakes; however, these field-based values were all substantially lower than those determined in the lab. Surviving trout from low productivity lakes emerged from winter in poor condition, close to the expected critical minimum needed for survival, in comparison with survivors from higher-productivity lakes. As expected, overwinter mortality was lipid-dependent, with fish in low food lakes nearing 90% mortality and about 60% mortality in high food lakes. Importantly, these estimates are higher than from laboratory (∼70%) and modelling studies (0% to 14%) for this species. These results, though from stocked populations, suggest winter mortality is an even stronger selective pressure than previously thought, creating a tight population bottleneck in young fish cohorts and likely promoting life-history strategies that favour energy storage at the expense of somatic growth.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».