Temperature-Driven Decline of a Cisco Population in Mille Lacs Lake, Minnesota
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mille Lacs Lake, Minnesota, has experienced a decline in the population of Cisco Coregonus artedi since the 1980s. Cisco is a coldwater stenotherm, and the population decline is often attributed to a general increase in the lake temperature. However, there also has been a fishery for this species during the last 20 years. To investigate the influence of temperature on this decline, three versions of a surplus production model (SPM) were formulated: (1) SPM with observation error only, (2) SPM with observation error and a maximum temperature anomaly, and (3) state-space SPM with a maximum temperature anomaly and random effects process error. Data on CPUE of sampling gill nets from 1985 to 2007 were used as an index of fish abundance for the lake population. The model parameters were estimated by fitting the predicted CPUE to the observed CPUE. The analysis indicated that temperature explained 36% (model 2) and 40% (model 3) of the change in Cisco abundance. Temperature-influenced, time-varying carrying capacity and maximum sustainable yield (MSY) were also estimated. We concluded that the causes of Cisco decline were a combination of temperature and fishing pressure. Received April 26, 2012; accepted March 12, 2013
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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 ».