Reservoir refilling enhances growth and recruitment of an endangered remnant riverine fish
Notice bibliographique
Résumé
Rapid increases in native riverine fish populations associated with trophic upsurge immediately following reservoir construction are well documented. Repeated upsurge periods and extended benefits to populations are, however, less understood. We used sclerochronology to investigate fish growth and netting surveys to estimate recruitment and abundance of a lacustrine population of an Australian riverine fish, the Macquarie perch (Macquaria australasica) in Lake Dartmouth. Record low inflows from 1997 to 2008 caused the reservoir to shrink to its lowest volume since construction. Refilling began in 2008, reaching 99% capacity in 2013. We hypothesized that fish growth, recruitment, and abundance would increase in response to the refilling of the lake, reproducing a similar response to the initial filling period. Our findings supported this hypothesis. Macquarie perch growth, recruitment, and abundance were enhanced during the refilling of Lake Dartmouth. Growth, best explained by the effects of dam height, change in dam height, temperature (and their interactions), and recruitment, were highest during the first years of refilling when lake levels and temperatures were low. We propose one or a combination of varying levels of intraspecific competition (low during initial filling and high following population expansion) and improved riverine conditions for reproductive success as the most plausible explanation. Our results suggest extended periods of low lake levels followed by rapid inundation events are likely to enhance recruitment and population growth opportunities for this species. While reservoir construction in general impacts negatively on native fish populations, the potential to offset these impacts for conservation management purposes should be considered.
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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) | 0,002 | 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 ».