Sockeye salmon (<i>Oncorhynchus nerka</i>) nursery lake fertilization: Review and summary of results
Notice bibliographique
Résumé
We reviewed 24 sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) nursery lake experiments that involved whole-lake fertilization with appropriate treatment and control years. We found that: 21 of 21 studies showed that fertilization was associated with increased chlorophyll a concentrations, 16 of 16 showed increased zooplankton biomasses, 16 of 16 demonstrated increased average smolt weights, and 11 of 13 showed increased smolt biomasses. Studies involving assessments of egg-to-smolt survival were rare, but all (4 of 4) showed increased survival rates. Studies involving increased smolt-to-adult survival (i.e., marine survival) were even rarer, but all (3 of 3) showed that lake fertilization and increased smolt size were associated with increased marine survival. Several fertilization studies reported problems, and some offered solutions. For instance, when whole-lake fertilization stimulated the growth of blue-green algae, fertilizer with higher nitrogen to phosphorus ratios was used to control the problem. Conversely, when high nitrogen to phosphorus ratios were associated with blooms of ungrazable diatoms, notably Rhizosolenia eriensis, reduced nitrate concentrations were recommended. To date, solutions designed to constrain the growth of both blue-green algae and Rhizosolenia blooms remain elusive. Some studies showed that when both mysids (large invertebrate planktivores) and juvenile sockeye inhabit the same lake, sockeye suffer from a competitive disadvantage and mysids consume 8090% of the available zooplanktonic food production. Similarly, a small number of studies demonstrated that competition from sticklebacks (Gasterosteus aculeatus) adversely affected sockeye growth rates, and although the problem remains unresolved, ongoing work in lakes containing kokanee (O. nerka), suggests that stocked cutthroat trout (Salmo clarki) may be capable of controlling stickleback densities through predation. Despite all of these difficulties, in almost all cases, when lakes were fertilized with various mixtures of inorganic nitrogen and phosphorus, pelagic food web bottom-up control was strong enough and predictable enough to ensure that sockeye smolt biomass increased. We conclude that sockeye nursery lake fertilization is a technique that can contribute usefully to both the enhancement and conservation of sockeye salmon populations. Key words: sockeye salmon, lake fertilization, bottom-up, aquatic food web.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».