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Enregistrement W1750429897

STATUS OF LAKE WHITEFISH (COREGONUS CLUPEAFORMIS) IN LAKE CHAMPLAIN, 2006-2010

2011· article· en· W1750429897 sur OpenAlexaboutno aff
Seth J. Herbst

Notice bibliographique

RevueScholarWorks -A service of University of Vermont Libraries (University of Vermont) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLake Champlain Sea Grant, University of VermontU.S. Fish and Wildlife ServiceNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésCoregonus clupeaformisFecundityCoregonusFisheryOtolithIchthyoplanktonBiologyRange (aeronautics)BayPopulationAbundance (ecology)EcologyEnvironmental scienceGeographyOceanographyFish <Actinopterygii>Geology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake whitefish (Coregonus clupeaformis), in the family Salmonidae, is a coldwater species that is widely distributed in North America. Throughout their range, whitefish support one of the most economically valuable freshwater fisheries and were also commercially fished in Lake Champlain. My goals were to quantify seasonal diet, determine temporal and spatial changes in larval abundance, evaluate biological parameters (size and age structure, sex composition, growth, condition, energy density, and fecundity), and determine if the introduction of zebra mussels (Dreissena polymorpha) to Lake Champlain in 1993 had similar affects on the whitefish population as seen in many of the Great Lakes. Whitefish were collected year-round using gillnets and bottom trawls. Diet was quantified seasonally. Temporal and spatial changes in larval abundance were determined by ichthyoplankton net catches. A comparison of scales, fin rays, and otoliths indicated that otoliths provided the lowest bias and highest precision. Age estimation using otoliths generated a wider range of ages and greater number of age classes when compared with scales and fin rays and therefore age and growth were determined using otolith age estimates. Growth parameters of the entire main lake population were estimated using the von Bertalanffy growth model (K = 0.20; L∞ = 598 mm), mean condition using Fulton’s K condition factor (K = 1.05) and by determining energy density, and fecundity using the gonadosomatic index (GSI = 13.9). Larval whitefish were abundant throughout much of the main lake, but absent in Missisquoi Bay and rare in Larabee’s Point, the historic commercially fished locations. Diet varied seasonally; whitefish fed primarily on large numbers of fish eggs in the spring and transitioned to foraging on mysids in the summer and gastropods in the fall and winter. Surprisingly, zebra mussels made up less than 1% of the diet and appeared in less than 10% of the stomachs analyzed, despite being abundant in the benthos. Biological parameters (size and age structure, sex composition, growth, condition, energy density, and fecundity) of whitefish in Lake Champlain were typical of an unexploited population, with multiple length and age classes represented. Condition was high and representative of a diet with high energy content. Whitefish in Lake Champlain had similar high energy density to those in Lake Erie, where declines in whitefish condition were not associated with dreissenid invasions, and had greater mean energy density than whitefish in lakes Michigan, Huron, and Ontario. I concluded that the current whitefish population in the main lake of Lake Champlain is typical of an unexploited population. However, whitefish apparently no longer use Missisquoi Bay and Larabee’s Point for spawning, most likely because of human alteration of habitat conditions. The high condition factor and energy density of whitefish in Lake Champlain, in contrast to the Great Lakes, is probably a result of their ability to attain sufficient energy sources from an intact native forage base.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,146 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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