Thermal habitat fragmentation in stratified lakes induces resource waves that brook charr track across seasons
Notice bibliographique
Résumé
The spatial configuration of thermal habitats constrains the thermoregulatory performance of ectotherms. Thermal landscapes also vary through time, which is particularly relevant in seasonal environments such as temperate lakes. Indeed, elevated temperatures in the epilimnion of dimictic lakes during summer could substantially reduce the use of this habitat by cold‐stenothermic fish during the stratified period. The main objective of this study was to evaluate whether thermal habitat fragmentation in stratified lakes modulates accessibility to resources that brook charr, Salvelinus fontinalis , which is a mobile consumer, can track across seasons. More specifically, we hypothesize that reduced access to the littoral habitat during summer enhances foraging opportunities in this habitat during winter. We used an automatic acoustic telemetry system offering full coverage of the lake to continuously record brook charr locations across seasons, and we estimated zoobenthos abundances in the littoral habitat using image processing and semi‐automatic classification. While brook charr concentrate in the metalimnion of the pelagic habitat in summer, most individuals in winter shift to a shallow bay that is unexploited in summer due to thermal constraints. In this habitat, zoobenthos abundance is more than twice as high at the end of the summer compared to littoral habitats close to the thermal refuge in the pelagic habitat. Surprisingly, brook charr showed strong within‐lake site fidelity between two consecutive summers, which suggests that spatial memory could be a key driver of seasonal habitat use in this lacustrine population. Overall, our results suggest that thermal barriers create fragmentation between littoral and pelagic habitats that in turn produces resource opportunities that brook charr can track across seasons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».