Experimental Assessment of the Magnitude and Sources of Lake Sturgeon Egg Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mortality during early life stages can greatly affect annual recruitment. Despite the importance to population abundance and community composition, quantitative estimates of the sources and magnitude of early life mortality in natural environments are generally lacking for many fish species. We conducted a field experiment to quantify egg mortality during incubation for Lake Sturgeon Acipenser fulvescens . Fertilized Lake Sturgeon eggs were placed in replicated exclosures in the Black River, Michigan, at a known spawning location. Incubation conditions were modified using four exclosure treatments differing in mesh size that simulated different levels of access by predators and water flow regimes (0.1–0.6 m/s). Egg mortality through 80% of the incubation period was high (average 91%) and varied significantly (75–97%) across treatments. Treatments with reduced predator access and low water velocity experienced the highest levels of cumulative egg mortality. Developmental arrest was a larger source of mortality (84%) than the combined effect of predation and scour or de‐adhesion (16%). We also documented a significant treatment by time (day of incubation) interaction, indicating that although cumulative rates of mortality may not vary significantly among spawning sites, the relative contributions of different sources of mortality can vary greatly at different times during egg incubation.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».