Coastal Wetland Support of Great Lakes Fisheries: Progress from Concept to Quantification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fishery support is recognized as a valuable ecosystem service provided by aquatic systems, but it is harder to quantify than to describe conceptually. In this paper, we combine data on fish inhabiting Great Lakes coastal wetlands (GLCWs) with information on commercial and recreational harvest and the piscivore forage base to develop quantitative understanding of the multiple species involved in direct and indirect fishery support of this complex fishery. We then examine patterns of species co‐occurrence and life history and relationships to GLCW conditions in order to identify fishery support metrics useful in aggregating species patterns and evaluating management outcomes. Our criteria for wetland prevalence (≥10% occurrence) and fishery importance (≥1% of recreational or commercial harvest in one or more of the Great Lakes or having a major forage fish role) yielded 21 wetland‐using, fishery‐relevant species representing multiple taxonomic groups and life history attributes. Wetland‐using species are estimated to make up half the biomass and 60% of the dollar value of the fish landed commercially and ∼80% of the fish numbers harvested recreationally. All of the GLCWs studied supported species of interest to recreational and commercial fishers but with widely varying composition. A few key habitat characteristics (e.g., vegetation structure) are broadly predictive of the types of sport and panfish present, with more degraded GLCWs generally supporting abundant but lower‐value taxa (rough‐fish species) and less degraded GLCWs supporting fewer but higher‐value taxa (sport and panfish species). No single taxonomic or functional metric seems adequate to capture the diversity of fishery‐relevant species supported by GLCWs; fishery support needs to be understood and managed in a multimetric context. Received May 16, 2014; accepted October 15, 2014
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».