Long-term trends in fish community composition across coastal bays and lakes in the Lavaca–Colorado Estuary
Notice bibliographique
Résumé
Human impacts continue to alter community structure, emphasizing the need to understand how spatial and temporal variability in disturbance and conservation affect ecological communities to optimize management strategies. Here, we quantify fish species richness, diversity, and community structure across five coastal bays and lakes in the Lavaca–Colorado Estuary, Texas, over 30 years to investigate spatial and temporal variability in species assemblages, and the potential effects of resource management. Results suggest that fish communities varied both spatially and temporally from 1976 to 2008, with greater temporal shifts in habitats more proximate to the Gulf of Mexico and removed from human residential areas — diversity increased in Powderhorn Lake and spotted seatrout (Cynoscion nebulosus (Cuvier, 1830)) and red drum (Sciaenops ocellatus (L., 1766)) abundances increased in Oyster Lake following changes in fishing regulations. Natural fluctuations in environmental conditions coupled with limited access to lakes by geographic restraints may have led to more pronounced changes in community structure. However, the effects of fishing management on fish communities within small lakes and bays within the Lavaca–Colorado Estuary is likely habitat- and context-specific, and continued monitoring, especially among ecologically and economically important species, will provide insight into how environmental change and anthropogenic disturbance may affect long-term trends in coastal community composition.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».