An Ecosystem Model for Exploring Lake Restoration Effects on Fish Communities and Fisheries in Florida
Notice bibliographique
Résumé
Developing quantitative ecosystem–scale expectations of habitat restoration projects and examining trade‐offs associated with alternative approaches has been a challenge for restoration ecology. Many of the largest freshwater lake restoration projects have occurred in Florida to remediate degradation to vegetated littoral habitats resulting from stabilized water levels, but effects across lake food‐webs have not been assessed. We developed an ecosystem model using Ecopath with Ecosim and Ecospace for a generalized large, eutrophic Florida Lake to explore how simulated restoration activities could influence fish communities with emphasis on sport fish abundance. We modeled three habitat restoration scenarios: (1) “no control,” (2) a “10‐year control” that restored littoral habitat every 10 years, and (3) a “combined control” scenario that restored littoral habitat every 10 years with maintenance controls between 10‐year periods. Our “combined control” scenario provided the largest long‐term habitat restoration benefits for sport fish abundance and the fisheries they support. In Ecospace, we simulated a littoral habitat restoration project that reduced lake‐wide tussock coverage from 30 to 15%. Ecospace predicted positive benefits to sport fish and fisheries following the restoration simulation and highlighted the importance of habitat edge effects, spatial design of habitat restoration projects, and sampling designs for evaluating restoration projects.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».