Effects of Intraspecific Density and Environmental Variables on Electrofishing Catchability of Brown and Rainbow Trout in the Colorado River
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigated electrofishing catchability (q) for brown trout Salmo trutta and rainbow trout Oncorhynchus mykiss in the Colorado River, Grand Canyon National Park, Arizona, over a range of fish densities, water temperatures, turbidities, conductivities, shoreline types, and seasons. The covariance of q with rainbow trout density strongly resembled random distributions, thereby suggesting no relationship between q and rainbow trout density. The catchability of rainbow trout was greater in turbid water (≥480 nephelometric turbidity units (NTU)) than in clear water (≤10 NTU), although lower water temperature may have contributed to this effect. The catchability of rainbow trout was greatest over sand–silt shorelines. The catchability of brown trout increased sharply to levels above those predicted from random chance up to about 0.025 fish/m2 and then assumed an asymptotic or declining relationship with intraspecific fish density. In contrast to the situation with rainbow trout, the catchability of brown trout was higher over rocky shorelines (cobbles, boulders, and bedrock) than sand–silt shorelines, suggesting that the variability of q in relation to shoreline type is species specific. We hypothesize that the catchability of rainbow trout is influenced more by environmental variables than by density. We also hypothesize that brown trout catchability varies with density because a greater proportion of fish occur in shallow, nearshore areas (where electrofishing is most effective) when fish density is high. This effect is enhanced by high catchability over rocky substrates. Our findings emphasize the need to understand the biological and environmental factors affecting electrofishing catchability, especially in monitoring programs that rely on catch-per-unit-effort data to accurately represent fish population status and trends.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».