Environmental determinants of fish community structure in gravel pit lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gravel pit lakes are increasingly common, and there is an urgent need to better understand the functioning of these artificial and disconnected ecosystems. However, our knowledge of the environmental determinants of fish community structure within these types of lakes remains poor. In this study, we quantified the taxonomic diversity, fish species and life‐stage composition in 17 gravel pit lakes sampled in 2012 and 2013 located in south‐west France to determine the potential role of environmental variables (i.e. lake morphology, productivity, water quality and human‐use intensity) as drivers of fish community structure and composition. Our results demonstrated that fish community structure significantly differed between gravel pit lakes, and we notably found that lakes managed for angling hosted higher levels of taxonomic diversity. We also found that young and large lakes supported higher native species biomass and were dominated by native European perch (Perca fluviatilis). Older, smaller and more productive lakes, located closer to the main urban area, supported a higher biomass of non‐native species such as largemouth bass (Micropterus salmoides). Native and non‐native sport fishing species such as northern pike (Esox lucius), pikeperch (Sander lucioperca), common carp (Cyprinus carpio) and cyprinid prey species were positively associated with fishery management effort, suggesting that management practices play also a critical role in shaping fish species composition. Overall, our study demonstrated that fish community composition followed a predictable shift along environmental gradients associated with the maturation of gravel pit lakes and the associated human practices.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».