Management inferences from a demographic analysis of sea lamprey (<i>Petromyzon marinus</i>) in the Laurentian Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
We use matrix models incorporating uncertainty in values of life history traits and density-dependent survival to assess pest management strategies implemented by the Great Lakes Fishery Commission to control nonnative sea lamprey (Petromyzon marinus) in the Laurentian Great Lakes. The primary method of sea lamprey control has been treatment of rearing tributaries with chemical lampricides, but release of sterilized males and deployment of migratory barriers and traps are important components of the management plan. Uncertainties in the effectiveness of alternative control remain, however. Our models demonstrated that the management target of reducing lampricide use by 20% while maintaining current levels of control could be achieved if alternative methods are used to suppress current lake-wide fecundity rates by 49%–65%, assuming equal lampricide efficiency on larvae and metamorphosing individuals, or by 42%–55% when lampricide mortality on larvae is assumed to be half of that on metamorphosing individuals. At current levels of lampricide use, reduction to 72%–88% of current fecundity rates is recommended to ensure long-term control of sea lamprey populations in the face of uncertainty in current estimates of population growth rates. New control options targeting additional vital rates, such as survival of the parasitic life stage, could further reduce reliance on lampricides while maintaining effective sea lamprey control.
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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 | 0,001 | 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 ».