Intra- and inter-population variation in sensitivity of migratory sockeye salmon smolts to phenological mismatch
Notice bibliographique
Résumé
Certain consumer traits may influence sensitivity to phenological mismatches between consumers and their prey, and understanding the variation in these traits across or within populations could be helpful in predicting if and how a consumer population will respond to climate change. Here, we quantify intra- and inter-population variation in traits of sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) smolts that may influence sensitivity to starvation associated with phenological mismatch. We asked 2 questions: (1) What is the magnitude of intra- and inter-population variation in physical and energetic condition at different stages of emigration? (2) How would this trait influence survival during periods of starvation? We collected sockeye salmon smolts from 3 populations before and 8 populations after riverine migration within the Skeena River watershed, BC, and measured condition-specific traits such as size and energetic condition. We discovered among-population variation was lower after migration: before migration traits differed between populations, but after-migration traits were more similar across populations. We estimated starvation resistance, the number of days until predicted death, using a previously developed model. Mean starvation resistance varied between 18 and 33 d across populations and varied within each population to as low as 6 d. These results reveal substantial within- and across-population sensitivity to starvation which may be associated with phenological mismatch. Thus, factors other than phenology (e.g. freshwater ecosystem dynamics that influence smolt condition) have the potential to influence sensitivity to phenological mismatch and, potentially, marine survival.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».