Influences of Spawning Habitat Characteristics and Interstitial Predators on Lake Trout Egg Deposition and Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To understand the factors affecting natural recruitment of lake trout Salvelinus namaycush, we evaluated natural egg deposition, the rate of egg loss of seeded eggs, and the relationship of interstitial predators to egg mortality at a protected nearshore lake trout spawning area in Lake Michigan. Egg mortality and predator densities were evaluated with collection bags that were buried above the drop‐off on spawning substrate at 1‐, 3‐, and 9‐m depths. Habitat selection by spawning lake trout was probably related to the coverage by periphyton and zebra mussels Dreissena polymorpha given that abiotic characteristics of the spawning habitat such as slope (55– 65°), interstitial depth (30–50 cm), and substrate type did not differ across depths. The results of seeding eggs during spawning and recovering them throughout the incubation period (2–177 d) indicated that egg mortality was extremely high early in the spawning period: Over 40% of seeded eggs were lost by 2 d and over 80% of the eggs were lost after only 2 weeks. The rate of egg loss declined significantly after the spawning period, possibly as a result of declining water temperature, which caused reduced predator activity, and ice cover, which reduced the impact of physical disturbance. The greatest proportions of seeded eggs were recovered at the shallowest depths (12.5 ± 1.2% [mean ± SE] at 1 m and 9.0 ± 1.5% at 3 m), where predator densities averaged 11.4 ± 1.8/m2; a significantly smaller proportion was recovered at 9 m (3.9 ± 1.2), where predator densities were highest (22.3 ± 2.0/m2). Because lake trout preferred the shallowest depth for spawning and predation was lowest at this depth, we conclude that this strategy improved the probability of egg survival.
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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 | 0,001 |
| 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 ».