Life‐history plasticity and sustainable exploitation: a theory of growth compensation applied to walleye management
Notice bibliographique
Résumé
A simple population model was developed to evaluate the role of plastic and evolutionary life-history changes on sustainable exploitation rates. Plastic changes are embodied in density-dependent compensatory adjustments to somatic growth rate and larval/juvenile survival, which can compensate for the reductions in reproductive lifetime and mean population fecundity that accompany the higher adult mortality imposed by exploitation. Evolutionary changes are embodied in the selective pressures that higher adult mortality imposes on age at maturity, length at maturity, and reproductive investment. Analytical development, based on a biphasic growth model, led to simple equations that show explicitly how sustainable exploitation rates are bounded by each of these effects. We show that density-dependent growth combined with a fixed length at maturity and fixed reproductive investment can support exploitation-driven mortality that is 80% of the level supported by evolutionary changes in maturation and reproductive investment. Sustainable fishing mortality is proportional to natural mortality (M) times the degree of density-dependent growth, as modified by both the degree of density-dependent early survival and the minimum harvestable length. We applied this model to estimate sustainable exploitation rates for North American walleye populations (Sander vitreus). Our analysis of demographic data from walleye populations spread across a broad latitudinal range indicates that density-dependent variation in growth rate can vary by a factor of 2. Implications of this growth response are generally consistent with empirical studies suggesting that optimal fishing mortality is approximately 0.75M for teleosts. This approach can be adapted to the management of other species, particularly when significant exploitation is imposed on many, widely distributed, but geographically isolated populations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,017 | 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 ».