Predicted growth of lake trout and Chinook salmon in a warming lake
Notice bibliographique
Résumé
Warming water temperatures present challenges for ectotherms in freshwater ecosystems through influence on metabolic rate and bioenergetics. Diet, such as the inclusion of high energy prey, can reduce these influences, but accurate temperature profiles are key to improved predictions. Here, using the Wisconsin bioenergetics approach, we modelled lake trout (Salvelinus namaycush) and Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) growth for two time periods (present [2010–2019] and future 30-year (2041–2070) averaged scenarios) in Lake Ontario with in-situ observed year-round temperatures (obtained through acoustic telemetry and pop-off data storage tags deployed between 2016 and 2019) occupied by the species. For the future, we considered two water temperature scenarios (low and high, where experienced temperature increased by a mean of 0.4 °C and 1.0 °C, respectively) and the effects of a hypothetical diet switch with the inclusion of higher energy prey (bloater, Coregonus hoyi) currently being reintroduced. Under all forecasted warming conditions, lake trout performed well and growth was 41.3 to 82.5 % above present when bloater was re-incorporated in the diet up to 40 %. Chinook salmon maximum attainable growth declined between 11.2 and 29.6 % under forecasted warming scenarios without diet change. However, when bloater comprised ∼ 33 % of their diet, Chinook salmon growth increased 3.7 % under the low future scenario compared to present. These results demonstrate that impacts of future lake warming on predatory fish will vary with life-history characteristics of species and composition and abundance of prey base, and highlights the need for effective management that diversifies and conserves forage fish species in the Great Lakes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».