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Enregistrement W2332423003 · doi:10.1139/f2011-097

Stocked trout do not significantly affect wood frog populations in boreal foothills lakes

2011· article· en· W2332423003 sur OpenAlexafffundvenueabout
C.M.M. Schank, Cynthia A. Paszkowski, William M. Tonn, Garry J. Scrimgeour

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensParks CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDirectorate for Biological SciencesAlberta Conservation Association
Mots-clésTroutBiologyStockingEcologyTrophic levelBorealForage fishPopulationBrown troutAbundance (ecology)FisheryPredationFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stocking salmonids into lakes can have negative consequences for some ecosystem components, including amphibians. In the boreal foothills of Alberta, Canada, we compared populations of wood frog ( Lithobates sylvaticus ) at lakes with (n = 5) and without (n = 6) stocked trout over 3 years; all 11 lakes also supported native populations of forage fishes. Abundance and size of adult and young-of-year (YOY) frogs did not differ significantly between stocked and unstocked lakes. We also compared the wood frog population from a twelfth, fishless lake with populations from the 11 fish-bearing lakes (with or without trout); abundance and size of adults and YOY were greater, and YOY emerged earlier in the absence of fish. Based on patterns compiled from a literature review of effects of stocked trout on anuran amphibians, we suggest that characteristics of our study systems, including the presence of native fish, the length of the anuran larval period, lake trophic status, and the existence of complex, littoral habitats, contributed to the lack of major impacts of stocked trout on wood frog populations.

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 enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,259

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

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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