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Enregistrement W4409088111 · doi:10.1111/oik.10528

Animal movement in space and time: the role of thermal barriers and individual variation in modulating predator–prey overlap in stratified lakes

2025· article· en· W4409088111 sur OpenAlexafffund
Riwan Leroux, Marc Pépino, Pierre-André Bordeleau, Andrea Bertolo, Pierre Magnan

Notice bibliographique

RevueOikos · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistère de l’Environnement, de la Lutte contre les changements climatiques, de la Faune et des ParcsMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec à Trois-Rivières
Mots-clésZooplanktonHabitatPredationEcologySalvelinusEnvironmental scienceDiel vertical migrationForagingEcosystemLimnetic zoneBenthic zoneLittoral zoneFisheryBiologyFish <Actinopterygii>Trout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal movements play a crucial role in ecosystem dynamics, regulating numerous functions from nutrient cycling to habitat coupling. Therefore, any factor modulating animal behavior (e.g. physiology and individual preferences in habitat choice) has the potential to influence ecosystem functioning. By using a small temperate lake as a model system, we investigated habitat selection in brook charr Salvelinus fontinalis to understand how thermal constraints determine its spatial overlap with zooplankton prey. More specifically, we tested that 1) fish will track zooplankton‐rich areas as long as the resource is in a suitable habitat (e.g. depth, temperature), 2) the magnitude of fish–zooplankton spatial overlap will depend on seasonal variations in the permeability of the thermal barrier, and 3) fish individual variability will modulate the selection of resources (i.e. zooplankton) and/or habitat (e.g. epilimnetic zone). Zooplankton was mapped weekly with an underwater vision profiler to interpolate their 3D distribution in the entire lake over 11 weeks, whereas acoustic tags tracked the movements of 21 fish during the same period at 10–14 s intervals. We found that fish mostly selected offshore benthic metalimnetic habitats during summer with some individuals selecting zooplankton‐rich areas. When the thermal barrier disappeared, at the end of the summer, most fish shifted from offshore to littoral areas with an increased selectivity of zooplankton‐rich areas, although some individuals never selected them. Our study demonstrated how habitat selection could seasonally fluctuate according to thermal habitat fragmentation, preventing a top predator from accessing specific habitats. By integrating individual differences in habitat or resource selection, our results help to improve our understanding of mechanisms of habitat selection by stenothermic predators with thermal constraints and also raise questions about the potential effects of climate change on temperate lakes that were only colonized by these fish.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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