Overcompensatory response of a smallmouth bass (Micropterus dolomieu) population to harvest: release from competition?
Notice bibliographique
Résumé
An intensive seven-year removal of adult, juvenile, and young-of-the-year smallmouth bass ( Micropterus dolomieu ) from a north temperate lake (Little Moose Lake, New York, USA) resulted in an increase in overall population abundance, primarily due to increased abundance of immature individuals. We developed a density-dependent, stage-structured model to examine conditions under which population control through harvest could result in the increase of a targeted species. Parameter values were derived from a 54-year data set collected from another north temperate lake (Lake Opeongo, Ontario, Canada) smallmouth bass population. Sensitivity analyses identified the demographic conditions that could lead to increased abundance in response to harvest. An increase in population abundance with harvest was most likely to occur when either (i) per capita recruitment at low levels of spawner abundance was large, juvenile survivorship was high, and maturation of age-4 and older juveniles was moderately high or (ii) per capita recruitment at low levels of spawner abundance was slightly lower, yet the maturation rate of age-3 juveniles and adult survivorship were high. Our modeling results together with empirical evidence further demonstrate the importance of overcompensation as a substantial factor to consider in efforts to regulate population abundance through harvest.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».