Changes in Algal Species Composition Affect Juvenile Sockeye Salmon Production at Woss Lake, British Columbia: A Lake Fertilization and Food Web Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent decades, the abundance of sockeye salmon Oncorhynchus nerka in the Nimpkish River watershed (Vancouver Island) has declined by more than 80%. To improve sockeye salmon abundance, one of three Nimpkish nursery lakes (Woss Lake, 13.6 km2) was fertilized; a second (Vernon Lake, 8.4 km2) was maintained as an unmanipulated reference. For 3 years (2000–2002), we assessed changes in phytoplankton, zooplankton, and juvenile sockeye salmon and then used food web analysis to model the fate of fertilizer phosphorus (FP) as it moved up the food web to juvenile sockeye salmon. As the experiment progressed, we found two distinctly different results. During the first 2 years (2000 and 2001), fertilization was associated with higher concentrations of P, chlorophyll, and phytoplankton. However, because most of the algae were inedible diatoms (principally Rhizosolenia eriensis), only 8% of the algal standing stock was available to zooplankton and less than 0.1% of the FP was incorporated into sockeye salmon biomass via limnetic pathways. The result was that juvenile sockeye salmon growth rates in the treated and control lakes were not significantly different. During the third year (2002), a bloom of the diatom Leptocylindrus increased Woss Lake edible algal biomass by a factor of 7; zooplankton production tripled, and juvenile sockeye salmon production increased by 19%. Consequently, Woss Lake juvenile sockeye salmon grew twice as fast as they did in untreated Vernon Lake, and juvenile sockeye salmon fall weights were 50% higher than those recorded before the lake was fertilized. We conclude that for north Pacific coastal lakes, bottom-up effects resulting from changes in phytoplankton species composition can profoundly alter rates of juvenile sockeye salmon production. Regulation of algal species composition through manipulations of fertilizer composition and application timing might be used to reduce blooms of nuisance algae and increase age-0 sockeye salmon yield.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».