Mismatch between climate-based bioenergetics model of fish growth and long-term and regional-scale empirical data
Notice bibliographique
Résumé
Climate-driven decreases in body size have been documented for a variety of taxa and proposed as a universal response to climate change. However, empirical support among taxa, including fishes, has been mixed, with some fishes growing larger at higher temperatures, and causal mechanisms for faster or slower growth under debate. We simulated effects of climate warming on bluegill ( Lepomis macrochirus) growth and consumption and used linear regression and boosted regression trees (BRTs) to model length-at-age for bluegill from Michigan lakes from 1945 to 2019. Bioenergetics models showed bluegill growth and consumption both increase under climate warming. In contrast, linear regression revealed that bluegill ages 1–4 decreased (–0.20 to –0.55 mm/year) in mean length-at-age and that ages 5–8 increased or did not statistically change. BRTs demonstrated that growth had a unimodal relationship with surface water temperature and degree days, peaking at intermediate values. This mismatch between simulations and empirical data may be from increased recruitment leading to increased food limitation at higher temperatures. Future research should empirically test this hypothesis and assess the consequences for ecosystem functions and services.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».