Size‐dependence of food intake and mortality interact with temperature and seasonality to drive diversity in fish life histories
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how growth and reproduction will adapt to changing environmental conditions is a fundamental question in evolutionary ecology, but predicting the responses of specific taxa is challenging. Analyses of the physiological effects of climate change upon life history evolution rarely consider alternative hypothesized mechanisms, such as size-dependent foraging and the risk of predation, simultaneously shaping optimal growth patterns. To test for interactions between these mechanisms, we embedded a state-dependent energetic model in an ecosystem size-spectrum to ask whether prey availability (foraging) and risk of predation experienced by individual fish can explain observed diversity in life histories of fishes. We found that asymptotic growth emerged from size-based foraging and reproductive and mortality patterns in the context of ecosystem food web interactions. While more productive ecosystems led to larger body sizes, the effects of temperature on metabolic costs had only small effects on size. To validate our model, we ran it for abiotic scenarios corresponding to the ecological lifestyles of three tuna species, considering environments that included seasonal variation in temperature. We successfully predicted realistic patterns of growth, reproduction, and mortality of all three tuna species. We found that individuals grew larger when environmental conditions varied seasonally, and spawning was restricted to part of the year (corresponding to their migration from temperate to tropical waters). Growing larger was advantageous because foraging and spawning opportunities were seasonally constrained. This mechanism could explain the evolution of gigantism in temperate tunas. Our approach addresses variation in food availability and individual risk as well as metabolic processes and offers a promising approach to understand fish life-history responses to changing ocean conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».