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Enregistrement W2013795566 · doi:10.1139/cjfas-2014-0517

Dynamic hypoxic zones in Lake Erie compress fish habitat, altering vulnerability to fishing gears

2015· article· en· W2013795566 sur OpenAlexvenueno aff
Richard T. Kraus, Carey T. Knight, Troy M. Farmer, Ann Marie Gorman, Paris D. Collingsworth, Glenn J. Warren, Patrick M. Kočovský, Joseph D. Conroy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypoxia (environmental)HypolimnionFishingFisheryHabitatEnvironmental scienceBottom waterPopulationPopulation dynamics of fisheriesFish stockPlanktonBiologyEcologyOceanographyEutrophicationFish <Actinopterygii>OxygenGeologyChemistryNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal degradation of aquatic habitats from hypoxia occurs in numerous freshwater and coastal marine systems and can result in direct mortality or displacement of fish. Yet, fishery landings from these systems are frequently unresponsive to changes in the severity and extent of hypoxia, and population-scale effects have been difficult to measure except in extreme hypoxic conditions with hypoxia-sensitive species. We investigated fine-scale temporal and spatial variability in dissolved oxygen in Lake Erie as it related to fish distribution and catch efficiencies of both active (bottom trawls) and passive (trap nets) fishing gears. Temperature and dissolved oxygen loggers placed near the edge of the hypolimnion exhibited much higher than expected variability. Hypoxic episodes of variable durations were frequently punctuated by periods of normoxia, consistent with high-frequency internal waves. High-resolution interpolations of water quality and hydroacoustic surveys suggest that fish habitat is compressed during hypoxic episodes, resulting in higher fish densities near the edges of hypoxia. At fixed locations with passive commercial fishing gear, catches with the highest values occurred when bottom waters were hypoxic for intermediate proportions of time. Proximity to hypoxia explained significant variation in bottom trawl catches, with higher catch rates near the edge of hypoxia. These results emphasize how hypoxia may elevate catch rates in various types of fishing gears, leading to a lack of association between indices of hypoxia and fishery landings. Increased catch rates of fish at the edges of hypoxia have important implications for stock assessment models that assume catchability is spatially homogeneous.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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