Management of the Nile perch, <i>Lates niloticus</i> fishery in Lake Victoria in light of the changes in its life history characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nile perch was introduced into lakes Victoria and Kyoga in the 1950s and 1960s from Lake Albert. The changes in prey eaten and the life history characteristics of Nile perch in lakes Victoria and Kyoga from the 1960s to 1990s were examined and compared with Lake Albert. The dominant prey eaten changed from haplochromines, Caridina nilotica, Rastrineobola argentea, and Nile perch juveniles. The condition factor deteriorated from 1.4 in 1960s to 1.2 in 1990s, compared with 1.3 in Lake Albert suggesting a reduction in food supply. Therefore, exploitation of Nile perch prey should be controlled. The size at first maturity increased from 30–40 to 40–50 cm and 50–59 to 80–100 cm for males and females, which is similar to Lake Albert. Sex ratios decreased from 85–100 to 20–65 females for every 100 males suggesting that Nile perch had less capacity to replenish its stocks such that breeding females should be protected. As males mature at 50–55 cm and females at 80–100 cm, immature males of <50 cm and breeding females of >100 cm could be protected through size selective exploitation of fish of 50–100 cm using gillnets of 127–254 mm.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».