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Enregistrement W2188127649

Lake and Reservoir Food Web Ecology

2012· article· en· W2188127649 sur OpenAlexaboutno aff
Jesse M. Lepak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPikeEsoxStockingForage fishFood webFisheryPredationEnvironmental scienceTroutPopulationBioenergeticsMercury (programming language)EcologyTrophic levelBiologyFish <Actinopterygii>
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Altering food web structure has been shown to influence mercury (Hg) concentrations in sport fish. Here, we describe a whole-system manipulation designed to assess the effectiveness of stocking relatively high quality, low Hg prey (rainbow trout, Oncorhynchus mykiss), as means of increasing northern pike (Esox lucius) growth to reduce Hg concentrations. A replicated pond experiment served as a reference for the lake experiment, and provided information to parameterize bioenergetics simulations. Results indicate that stocking relatively high quality, low Hg prey is a rapid and effective method to reduce sport fish Hg concentrations by up to 50% through an increase in individual northern pike biomass. Large northern pike, those fish that tend to be the most contaminated, were affected most by the manipulation. The observed declines in northern pike Hg concentrations indicate that stocking might be used to reduce Hg concentrations in sport fish prior to harvest. However, after one year, northern pike Hg concentrations rebounded, suggesting that reductions would be temporary without continuous stocking. Thus, perhaps the most effective method of perpetually reducing sport fish Hg concentrations would be to manage for the development of a naturally reproducing forage fish population with relatively high energy content and low Hg concentrations. For the full manuscript see: Lepak, J.M., Kinzli, K.D., Fetherman, E.R., Pate, W.M., Hansen, A.G., Gardunio, E.I., Cathcart, C.N., Stacy, W.L., Underwood, Z.E., Brandt, M.M., Myrick, C.M., and Johnson, B.M. 2012. Manipulation of growth to reduce sport fish mercury concentrations on a whole-lake scale. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 69:122-135. A manuscript related to the collaborative project listed above was also completed and published. ABSTRACT: The American Fisheries Society (AFS) student subunits have the potential to train fisheries biologists and to benefit participating faculty as well. In order for this potential to be realized, subunit student and faculty members must demonstrate strong leadership and enthusiasm to encourage and maintain the participation of those around them. Collaboration between student subunit members and fisheries professionals contributes to the core AFS mission of “advancing fisheries and aquatic science and promoting the development of fisheries professionals.” Here we describe how a recent collaboration between the Colorado State University (CSU) subunit and natural resource management agencies from the state of Colorado is helping meet the AFS mission. With the guidance of CSU faculty and the determination of the subunit officers, the research project The American Fisheries Society (AFS) student subunits have the potential to train fisheries biologists and to benefit participating faculty as well. In order for this potential to be realized, subunit student and faculty members must demonstrate strong leadership and enthusiasm to encourage and maintain the participation of those around them. Collaboration between student subunit members and fisheries professionals contributes to the core AFS mission of “advancing fisheries and aquatic science and promoting the development of fisheries professionals.” Here we describe how a recent collaboration between the Colorado State University (CSU) subunit and natural resource management agencies from the state of Colorado is helping meet the AFS mission. With the guidance of CSU faculty and the determination of the subunit officers, the research project

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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