Managing for Coexistence of Kokanee and Trophy Lake Trout in a Montane Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Kokanee Oncorhynchus nerka and Lake Trout Salvelinus namaycush are stocked for sportfishing in lakes and reservoirs throughout the western United States and Canada. However, where the two species co-occur, unsustainable levels of predation by Lake Trout can lead to declines in kokanee abundance and declines in Lake Trout growth and body condition. Such declines occurred in Blue Mesa Reservoir, Colorado. In 2009, managers began removing Lake Trout (<740 mm TL) in an attempt to sustain the hatchery-dependent kokanee population while still providing a trophy Lake Trout fishery. To evaluate this and other strategies for achieving the dual management goals, we developed age-structured kokanee and Lake Trout population models and linked them to a bioenergetics model of Lake Trout predation. We found that the existing level of Lake Trout removal (0.23; ages 4–9) is insufficient to prevent further decline and ultimately the extirpation of the kokanee population. If removal of age-4–9 Lake Trout is intensified to 0.38, the kokanee population would persist; however, removal would have to be increased to 0.63 to allow a return to historic kokanee abundance. Focusing removal on age-4 Lake Trout (0.78) would allow for persistence of kokanee and would leave more trophy Lake Trout for anglers, suggesting that the two goals are compatible under some circumstances. However, management costs of balancing kokanee with trophy Lake Trout are high and put both fisheries at risk unless Lake Trout abundance is controlled. Received October 31, 2013; accepted May 5, 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».