Predator–prey dynamics mediate long-term production trends of cisco (<i>Coregonus artedi</i>) in a northern Wisconsin lake
Notice bibliographique
Résumé
We quantified production, biomass, and production to biomass (P/B) ratios for cisco (Coregonus artedi) in Trout Lake, Wisconsin, USA (2001–2015). Across all years, annual production, biomass, and P/B were variable ranging 0.6–30.2 kg·ha−1·year−1, 1.2–39.7 kg·ha−1, and 0.4–0.9·year−1, respectively. Cisco production exhibited obvious decline. However, neither biomass nor P/B changed significantly over time. Long-term patterns of environmental conditions remained unchanged during the study and were unrelated to cisco production. However, lake trout (Salvelinus namaycush) relative abundance showed a strong inverse relationship with cisco production and biomass. Intense lake trout stocking has occurred in this lake over time to conserve a genetically unique strain of the species. These management efforts may have had the unintended consequence of amplifying top-down predation on cisco. Since cisco P/B has gone largely unchanged, cisco production would be predicted to rebound quickly to adaptive reductions in lake trout stocking. Further increases in lake trout numbers could place both populations at risk of collapse. This study provides an example of a fisheries production approach for understanding and conserving cold-water fisheries, especially in lakes dominated by ciscoes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».