Ecological performance of goldfish (Carassius auratus) populations under current and near-future climatic conditions
Notice bibliographique
Résumé
The establishment success and ecological impacts of invasive species are highly context-dependent, mediated by various factors warranting consideration in risk assessment. Two such factors are an invader’s origin and its response to co-occurring anthropogenic stressors, such as climate change. This research examined population-level variation in the foraging ability, temperature tolerance and cognitive performance of goldfish (Carassius auratus), a globally invasive species that is ubiquitous in the pet trade and becoming locally superabundant in southern Canada. I hypothesized that feral goldfish populations would exhibit greater ecological performance owing to selection in natural and urban ecosystems. To determine relative performance of goldfish populations, the feeding efficiency (functional responses) of goldfish from urban ponds, natural water bodies, and pet stores was measured at 18°C and 26°C, representing current and projected mean summer surface water temperatures, respectively, for the lower Great Lakes region. The critical thermal maxima (CTmax) of goldfish from these populations were assessed following chronic acclimatization to both study temperatures. Finally, I compared the performance of cultivated and feral goldfish navigating a simple maze to access a food reward upon completion. I found that goldfish displayed higher functional response parameters and CTmax at 26°C. Feral goldfish from urban and natural ecosystems had higher maximum feeding rates (foraging efficiency at high prey densities) than cultivated goldfish at all temperatures, as they spent significantly less time handling prey. However, feral fish required more time to complete the maze experiment than cultivated fish, possibly due to increased neophobia due to selection in predator-rich environments. Overall, these results indicate that both feral and cultivated goldfish have elevated temperature tolerance and feeding efficiency under projected temperatures. Population-level variation in goldfish behaviour and foraging suggests that the boldness and learning ability of cultivated goldfish may facilitate colonization of novel environments and that selection in feral populations increases the consumptive effects of this invasive species
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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) | 0,001 | 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 ».