Effects of storms, angling, and nest predation during angling on smallmouth bass (<i>Micropterus dolomieu</i>) nest success
Notice bibliographique
Résumé
We studied how storms, angling, and nest predation during angling affected smallmouth bass (Micropterus dolomieu) nest survival in the Bass Islands, Lake Erie, Ohio, USA. Increasing angler effort and introduction of an exotic nest predator, round goby (Neogobious melanostomus), have raised concerns about smallmouth bass recruitment in Lake Erie. We surveyed smallmouth bass nests and calculated daily survival rates for nests assigned to different angling treatments: control, angling without predation, or angling with predation treatments. Only 30% of control nests were successful compared with 11% of angling without predation and 14% of angling with predation treatments. We used the Mayfield method and maximum likelihood models in the program MARK to estimate the survival rates for nests of different treatments and exposed to different numbers of storms. Although nest predators consumed about 35% of broods during angling, daily nest survival rates of both angling treatments were similar. Angling reduced nest survival compared with controls by approximately 5%. Storms reduced both nest success and daily survival. The best model predicting daily nest survival included the added effects of angling treatment and number of storms. Thus, whereas storms and angling affected smallmouth bass nest survival, nest predation during angling did not.
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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 ».