Latitudinal Comparisons of Walleye Growth in North America and Factors Influencing Growth of Walleyes in Kansas Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We compared the growth of walleyes Stizostedion vitreum in Kansas to that of other populations throughout North America and determined the effects of the abundance of gizzard shad Dorosoma cepedianum and temperature on the growth of walleyes in Kansas reservoirs. Age was estimated from scales and otoliths collected from walleyes (N = 2,072) sampled with gill nets from eight Kansas reservoirs during fall in 1991-1999. Age-0 gizzard shad abundance was indexed based on summer seining information, and temperature data were obtained from the National Oceanic and Atmospheric Administration. Parameter estimates of von Bertalanffy growth models indicated that the growth of walleyes in Kansas was more similar to that of southern latitude populations (e.g., Mississippi and Texas) than to that of northern (e.g., Manitoba, Minnesota and South Dakota) or middle latitude (e.g., Colorado and Iowa) populations. Northern and middle latitude populations had lower mean back-calculated lengths at age 1, lower growth coefficients, and greater longevity than southern and Kansas populations. A relative growth index (RGI; (Lt /Ls) × 100, where Lt is the observed length at age and Ls is the age-specific standard length derived from a pooled von Bertalanffy growth model) and standardized percentile values (percentile values of mean back-calculated lengths at age) indicated that the growth of walleyes in Kansas was above average compared with that of other populations in North America. The annual growth increments of Kansas walleyes were more variable among years than among reservoirs. The growth increments of age-0 and age-1 walleyes were positively related to the catch rates of gizzard shad smaller than 80 mm, whereas the growth of age-2 and age-3 walleyes was inversely related to mean summer air temperature. Our results provide a framework for comparing North American walleye populations, and our proposed RGI provides a simple, easily interpreted index of growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 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 ».