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Enregistrement W2115307139 · doi:10.1139/f08-205

Impacts of road access on lake trout (Salvelinus namaycush) populations: regional scale effects of overexploitation and the introduction of smallmouth bass (Micropterus dolomieu)

2009· article· en· W2115307139 sur OpenAlexaffvenueabout
Scott D. Kaufman, Ed Snucins, John M. Gunn, Wayne Selinger

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensLaurentian UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicropterusSalvelinusOverexploitationTroutFisheryElectrofishingFishingEnvironmental scienceBass (fish)EcologyGeographyAbundance (ecology)BiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In lake trout ( Salvelinus namaycush ) lakes of northeastern Ontario, Canada, aerial surveys of fishing activity on individual lakes (N = 589) and quantitative gillnet surveys (N = 65) were used to assess the effects of road access on angling effort and the presence of introduced smallmouth bass ( Micropterus dolomieu ). Angling effort, particularly during the open-water season, was highest and often exceeded estimated sustainable levels on lakes with good road access. Approximately 25% of the remote lakes also received excessive pressure during the winter season. Angler numerical responses to lake trout abundance were detected in remote lakes, but not in road-accessible lakes. Smallmouth bass were more prevalent in lakes with road access and human settlement (either cottages or lodges), supporting the theory that they were introduced into these lakes. Lake trout populations were depleted throughout much of the study range. Even without road access or smallmouth bass, lake trout abundance was still 47% lower than in unexploited reference lakes. When bass and (or) road access were present, lake trout abundance decreased by 77%. Remote lake trout populations in this area are clearly vulnerable to the negative impacts of improved access, a vector for both overexploitation and species introductions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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