Natural Disturbances and Fish: Local and Regional Influences on Winterkill of Fathead Minnows in Boreal Lakes
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the population dynamics of fathead minnow Pimephales promelas and the environmental factors of four small lakes in the boreal forest of Alberta, Canada, for 5 years to determine the influence of local and regional factors on the development of hypoxia and the occurrence of fish winterkill. Fathead minnow densities varied considerably among lakes and years, with dramatic (47–94%) year-to-year declines occurring when dissolved oxygen levels were extremely low in the intervening winter. Large declines (presumed winterkills) occurred after 25% of the “lake-winters,” affecting three of four study lakes and 2 of 5 years. A fifth population in the same region, monitored for 15 years, displayed both a comparable frequency and temporal synchrony of large density decreases, suggesting that winterkill is a pervasive natural disturbance in small lakes of the Boreal Plains. In contrast to patterns displayed by larger fish species, smaller individuals in the fathead minnow populations were more strongly affected than larger individuals. Oxygen levels in a given lake and winter were related to (1) the collective interactions of productivity and depth of the lake, (2) the local and regional hydrogeology, and (3) the current and antecedent climate. As a result, the relative effects of these local and regional factors strongly influence the natural dynamics of fathead minnow populations in these lakes. Given that humans can alter many of the important factors, the natural incidence of winterkill could be augmented if human activities are poorly managed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».