Navigating turbulence: the effects of eddy size on the swimming performance of walleye ( <i>Sander vitreus</i> ) larvae
Notice bibliographique
Résumé
Walleye (Sander vitreus) populations experience substantial interannual fluctuations driven largely by high rates of larval mortality. To investigate the potential mechanisms underlying recruitment in walleye larvae, we assessed the effect of turbulence on larval swimming performance in a recirculating flow chamber. We measured the critical swimming speeds (Ucrit) of larvae throughout their first 5 weeks of development in response to increasing levels of turbulence and varying eddy sizes, generated through controlled water flow and the use of grid turbulence. As early as the first week post hatch, larvae exhibited a rheotactic response, demonstrating the ability to resist and swim against turbulent flows to some extent. Measured Ucrit increased with larval total length (LT; or age), and was lower in the grid-turbulence treatment, in which both the turbulence and the size of eddies were constrained by the grid spacing. Conversely, the relative critical swimming speeds based on body length (Ucrit,rel) declined with LT; swimming performance declined significantly when the eddy diameter approached approximately two-thirds of the larvae's total length. This ratio declined with age in the no-grid treatment, but was relatively constant in the grid treatment. Our results suggest that the scale of turbulence, rather than the magnitude of turbulent energy, has a greater influence on swimming performance. These findings highlight the importance of considering eddy length scale when assessing the swimming performance of fish larvae. Additionally, the swimming parameters established in this study can inform more realistic larval dispersal models for walleye as well as fisheries management decisions.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».