Linking ecosystem processes to consumer growth rates: gross primary productivity as a driver of freshwater fish somatic growth in a resource-limited river
Notice bibliographique
Résumé
Individual growth can exert strong control on population dynamics but is constrained by resource acquisition rates. Difficulty in accurately quantifying resource availability over large spatial extents and at high temporal frequencies often limits attempts to understand the extent to which resources limit individual growth. Daily estimates of stream metabolism, including gross primary productivity (GPP), are increasingly available but have not, to our knowledge, been linked to fish growth. Here we examine how environmental variables such as GPP, water temperature, turbidity, and high-flow releases from a dam are linked to spatiotemporal variation in the growth of flannelmouth sucker ( Catostomus latipinnis) in the Colorado River within the Grand Canyon. We fit state-space growth models to 6 years of mark–recapture data collected in four river reaches spanning 300 river kilometers. Consistent with past research in this system, we find that all four environmental variables influence growth in length of a native primary consumer fish. GPP and temperature have a positive influence on growth, while turbidity and high-flow events have a negative influence. Water temperature is the dominant driver of spatiotemporal variation in growth, while the link between high-frequency GPP and fish growth is relatively novel. Fish growth is likely to be linked to stream metabolism in other systems where overall productivity, not the quality of primary producers, limits the food webs that support fish 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».