Speckled trout population parameters, habitat conditions and management strategies in lakes in Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
A principal components analysis was conducted on the results of published reports and data sets from technical papers that include speckled trout Salvelinus fontinalis population estimates from 14 Nova Scotia lakes. The purpose of this paper was to identify the factors that influenced trout density and biomass. Population parameters, including mean fork length (cm), population density (n/ha), and population biomass (kg/ha), relative to variation in lake size, acidity, and competitor species were assessed and compared among lakes. Populations with small mean length and slow growth displayed larger fish density and biomass suggesting density-dependence. Acidic conditions potentially impact spawning potential and reduced recruitment that resulted in small population density and larger trout. The number of other fish species present in the lakes was used as an index of competition and had the greatest impact on trout density and biomass in Nova Scotia lakes. Yellow perch seemed to have the most impact of all the competitor species. In five lakes that contained yellow perch the mean trout population biomass was 0.19 kg-ha-1 (0.2,SD) compared to 4.5 kg-ha-1 (0.26, SD) in eight lakes that did not contain perch species. Lentic habitat conditions can greatly influence the potential success of different fisheries management strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».