Metabolism, population growth, and the fast‐slow life history continuum of marine fishes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The maximum intrinsic rate of population increase (rmax) represents a population's maximum capacity to replace itself and is central to fisheries management and conservation. Species with lower rmax typically have slower life histories compared to species with faster life histories and higher rmax. Here, we posit that metabolic rate is related to the fast–slow life history continuum and the connection may be stronger for maximum metabolic rate and aerobic scope compared to resting metabolic rate. Specifically, we ask whether variation in rmax or any of its component life‐history traits – age‐at‐maturity, maximum age, and annual reproductive output – explain variation in resting and maximum metabolic rates and aerobic scope across 84 shark and teleost species, while accounting for the effects of measurement temperature, measurement body mass, ecological lifestyle, and evolutionary history. Overall, we find a strong connection between metabolic rate and the fast‐slow life history continuum, such that species with faster population growth (higher rmax) generally have higher maximum metabolic rates and broader aerobic scopes. Specifically, rmax is more important in explaining variation in maximum metabolic rate and aerobic scope compared to resting metabolic rate, which is best explained by age‐at‐maturity (out of the life history traits examined). In conclusion, teleosts and sharks share a common fast–slow physiology/life history continuum, with teleosts generally at the faster end and sharks at the slower end, yet with considerable overlap. Our work improves our understanding of the diversity of fish life histories and may ultimately improve our understanding of intrinsic sensitivity to overfishing.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».