Fish spawning events stimulate trophic hotspots across freshwater food webs
Notice bibliographique
Résumé
1.0 Abstract Mass reproductive events, where large numbers of organisms aggregate for synchronous reproduction, are often captivating and ecologically significant, boosting offspring survival and reducing time spent searching for mates. However, mass reproduction can also instigate cryptic but consequential responses across entire food webs. Reproductive materials are abundant and accessible resources that can attract mobile consumers from up to thousands of kilometers away. Yet, their consumption, especially in aquatic systems, is difficult to detect and rarely characterized. Here, we combine molecular techniques with acoustic telemetry, literature review, and extensive natural history observations to investigate the food web consequences of synchronized reproduction in freshwater fishes. First, we demonstrate that a common but underappreciated fish species, white sucker, creates a resource pulse used ubiquitously by consumers, from local invertebrates and fishes to mobile predatory fishes, birds, and terrestrial mammals. Spawning white sucker create trophic hotspots that attract consumers across trophic levels and ecosystems to feed on eggs, spawning adults, and aggregated egg predators. Then we show that egg provisioning and predation is widespread among north-temperate freshwater fish species, highlighting that resource pulses instigated by mass reproduction may play a critical but underappreciated role in freshwater and terrestrial ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».