Can growth be used as a surrogate measure of walleye (<i>Sander vitreus</i>) abundance change?
Notice bibliographique
Résumé
We examined several models to determine the relative contributions of density-dependent and density-independent factors on walleye (Sander vitreus) growth in the ceded territory of Wisconsin from 1990 to 1999. We then used independent data from 2000 to determine how well each model predicted walleye growth and examined several models to determine if growth could be used to predict density. Adult density best predicted the mean size of age-3 males ( [Formula: see text]3m) and age-5 females ( [Formula: see text]5f). Density-independent measures of pH, the morphoedaphic index, maximum depth, and conductance had a positive influence on growth, while adult density negatively affected growth. The solely density-dependent models predicted [Formula: see text]3m and [Formula: see text]5f poorly in 2000. The addition of density-independent factors improved model predictions of [Formula: see text]3m and [Formula: see text]5f. Walleye growth did not predict adult walleye densities. Regional patterns in walleye growth were correlated with surrogate measures of lake productivity and to a lesser extent adult density. Density dependence had a relatively weak affect on growth patterns, suggesting that growth cannot be used as a surrogate method for monitoring abundance change.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».