Growth rate and condition of walleye (<i>Sander vitreus</i>), sauger (<i>Sander canadensis</i>), and dwarf walleye in a large Canadian lake
Notice bibliographique
Résumé
The second largest inland walleye (Sander vitreus (Mitchill, 1818)) and sauger (Sander canadensis (Griffith and Smith, 1834)) fishery in Canada is found in Lake Winnipeg, Manitoba. To manage the fishery for a sustainable future, the growth and condition of these fish must be understood. Objectives were to (1) examine baseline growth and condition of walleye and sauger in Lake Winnipeg, (2) evaluate variation between the North and South basins, and (3) contribute observational findings on the distribution of dwarf walleye. Gill nets were set to catch walleye, sauger, and dwarf walleye throughout both basins at various locations and in all seasons during 2010 and 2011. North Basin walleye and sauger had higher growth rates and condition relative to the South Basin. This may be due to differential exploitation rates or diets such as the consumption of invasive rainbow smelt (Osmerus mordax (Mitchell, 1814)) in the North Basin and not in the South Basin. Dwarf walleye were observed more frequently in the South Basin than in the North Basin. Overall, this study provides important baseline data on the growth and condition of walleye and sauger populations prior to invasion of the spiny waterflea (Bythotrephes longimanus Leydig, 1860) and zebra mussels (Dreissena polymorpha (Pallas, 1771)).
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».