ANGLER NUMERICAL RESPONSE ACROSS LANDSCAPES AND THE COLLAPSE OF FRESHWATER FISHERIES
Notice bibliographique
Résumé
Recreational angling opportunities in lakes are distributed across landscapes and attract anglers based on the combination of angling quality, travel distance, and availability of facilities. The relationship between angler density and fishing quality, as measured by catch rate, represents a numerical response that is analogous to a predator numerical response to variability in prey abundance. We quantified this numerical response of anglers to rainbow trout, Oncorhynchus mykiss, populations distributed over a large lake district in south-central British Columbia, Canada. We developed a harvest dynamics model by linking this empirical description of the spatial numerical response of anglers to a logistic population growth rate model. The model was parameterized for rainbow trout and simulated spatial patterns of angler density and catch rates over a landscape. At locations distant from urban centers, angler density is low and catch rate high, suggesting near pristine conditions; at intermediate distances angler density is higher while catch rates are lower and approximate maximum sustainable levels; and at short distances angler density is sufficiently high to harvest to local extirpation. We extrapolated the model to other lake districts varying in human population size using an empirically derived angling participation rate relationship. Extrapolation to lake districts with one-tenth the human population maintained viable fisheries close to the urban area, and districts with 10 times the human populations could not maintain viable fisheries across much of their lake district. Landscape-scale spatial patterns differed quantitatively for species varying in rates of intrinsic population growth and carrying capacity, but the qualitative spatial patterns were consistent among species, demonstrating the pervasive impacts of the angler numerical response. To achieve a management goal of sustaining fisheries across landscapes, a change in management perspective is necessary, from that of individual lakes to one of dynamic harvest processes across landscapes. This new approach makes it clear that a one-size-fits-all management approach must be replaced with a mosaic of approaches cognizant of landscape-scale processes.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».