Catch-per-unit-effort and size spectra of lake fish assemblages reflect underlying patterns in ecological conditions and anthropogenic activities across regional and local scales
Notice bibliographique
Résumé
Across broad geographic scales, ecological indicators for fish assemblages should represent causal ecological processes, be sensitive enough to show patterns across the landscape, and reflect underlying biotic or abiotic conditions that influence those patterns. We assessed the responses of commonly applied ecological indicators for lake fish assemblages (mean body size, catch-per-unit-effort (CPUE), and normalized length size spectrum (NLSS) slope) to regional (climate, water chemistry, and watershed stress due to human activities) and local (lake morphometry, water quality, and angling pressure) ecological and anthropogenic variables. The indicators were estimated using fish assemblage catch data acquired via a standardized gillnetting protocol implemented within 693 lakes in Ontario, Canada. To our knowledge, our study is the first size-based or catch-based indicator evaluation to include detailed observations of angling pressure on hundreds of inland lakes. Boosted regression tree models showed that CPUE of large-bodied organisms and NLSS slope best described underlying patterns in the regional and local variables. Models developed with a mix of regional and local variables performed better than models developed with regional or local variables alone. The relative influences of the variables and responses varied among indicators, but in general, ecological variables had greater influence on the indicators than anthropogenic variables. These results emphasize the complex and multiscaled nature of factors and ecological processes affecting body size, habitat-community production, and trophic dynamics in lake fish assemblages.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».