Impact of rainbow smelt (<i>Osmerus mordax</i>) invasion on walleye (<i>Sander vitreus</i>) recruitment in Wisconsin lakes
Notice bibliographique
Résumé
Rainbow smelt (Osmerus mordax) are invaders of inland lakes in the Laurentian Great Lakes region of North America and have negatively affected native fish populations. Walleye (Sander vitreus) comprise an important fishery throughout the Great Lakes region and could be affected by rainbow smelt invasions. We test for declines of young-of-the-year walleye (YOY-W) density in 12 of the 26 known rainbow smelt invaded lakes in Wisconsin. Invaded lakes showed significantly lower YOY-W densities than uninvaded lakes during the period 1985–2004. In 94% (17/18) of years, YOY-W densities from invaded lakes were lower than those from uninvaded lakes. Declines (~70%) in YOY-W densities were observed in three lakes with data from before and after rainbow smelt invasion. For 10 invaded lakes with more than two YOY-W density estimates between 1985 and 2004, YOY-W densities averaged 13% below expected densities. Our results demonstrate the potential impacts of rainbow smelt invasion on walleye tribal, commercial, and recreational fisheries and highlight the importance of preventing their further spread.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».