Eroding productivity of walleye populations in northern Wisconsin lakes
Notice bibliographique
Résumé
Managing fisheries through rapid environmental change requires diverse approaches for identifying and adapting to novel ecological conditions. For the Wisconsin Ceded Territory, we calculated 473 adult walleye (Sander vitreus) production (P), biomass (B), and P/B estimates for 1990–2012. Frequency distributions for production statistics were right-skewed, indicating the fishery is generally dominated by low production populations. Mean P, B, and P/B were significantly elevated in natural recruitment (NR) lakes compared with combination (NR + stocking) and stocked-only lakes. Furthermore, combination populations had significantly higher production compared with stocked-only lakes. In NR lakes, walleye productivity changed little over time; however, the proportion of NR populations has declined over time. In combination and stocked-only populations, there were significant temporal declines in P, B, and P/B, and the proportion of these lakes has increased through time. This study reveals the crucial link between fish recruitment potential and fish production, helping to explain why the regional walleye fishery is struggling. Causes for walleye recruitment and production declines remain unclear, but long-term shifts in fish habitats are likely involved (e.g., from climate change and indirect food web effects). Decreasing walleye production is an important and emerging fishery management challenge in the region and portends a need to adapt fisheries management systems collaboratively for future sustainability.
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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 | 0,000 | 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 ».