Evaluating harvest‐based control of invasive fish with telemetry: performance of sea lamprey traps in the Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Physical removal (e.g., harvest via traps or nets) of mature individuals may be a cost-effective or socially acceptable alternative to chemical control strategies for invasive species, but requires knowledge of the spatial distribution of a population over time. We used acoustic telemetry to determine the current and possible future role of traps to control and assess invasive sea lampreys, Petromyzon marinus, in the St. Marys River, the connecting channel between Lake Superior and Lake Huron. Exploitation rates (i.e., fractions of an adult sea lamprey population removed by traps) at two upstream locations were compared among three years and two points of entry to the system. Telemetry receivers throughout the drainage allowed trap performance (exploitation rate) to be partitioned into two components: proportion of migrating sea lampreys that visited trap sites (availability) and proportion of available sea lampreys that were caught by traps (local trap efficiency). Estimated exploitation rates were well below those needed to provide population control in the absence of lampricides and were limited by availability and local trap efficiency. Local trap efficiency estimates for acoustic-tagged sea lampreys were lower than analogous estimates regularly obtained using traditional mark-recapture methods, suggesting that abundance had been previously underestimated. Results suggested major changes would be required to substantially increase catch, including improvements to existing traps, installation of new traps, or other modifications to attract and retain more sea lampreys. This case study also shows how bias associated with telemetry tags can be estimated and incorporated in models to improve inferences about parameters that are directly relevant to fishery management.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».