New estimates of lethality of sea lamprey (<i>Petromyzon marinus</i>) attacks on lake trout (<i>Salvelinus namaycush</i>): implications for fisheries management
Notice bibliographique
Résumé
Sea lamprey (Petromyzon marinus) control in North America costs millions of dollars each year, and control measures are guided by assessment of lamprey-induced damage to fisheries. The favored prey of sea lamprey in freshwater ecosystems has been lake trout (Salvelinus namaycush). A key parameter in assessing sea lamprey damage, as well as managing lake trout fisheries, is the probability of an adult lake trout surviving a lamprey attack. The conventional value for this parameter has been 0.55, based on laboratory experiments. In contrast, based on catch curve analysis, mark–recapture techniques, and observed wounding rates, we estimated that adult lake trout in Lake Champlain have a 0.74 probability of surviving a lamprey attack. Although sea lamprey growth in Lake Champlain was lower than that observed in Lake Huron, application of an individual-based model to both lakes indicated that the probability of surviving an attack in Lake Champlain was only 1.1 times higher than that in Lake Huron. Thus, we estimated that lake trout survive a lamprey attack in Lake Huron with a probability of 0.66. Therefore, our results suggested that lethality of a sea lamprey attack on lake trout has been overestimated in previous model applications used in fisheries management.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».