Effectiveness of nutrient enhancement as a remediation or compensation strategy of salmonid fisheries in culturally oligotrophic lakes and streams in temperate climates
Notice bibliographique
Résumé
Productivity of temperate streams and lakes is often limited by availability of key nutrients, and nutrient‐poor habitats are termed oligotrophic. Oligotrophic streams and lakes occur naturally, but often are a product of human activities (cultural oligotrophication), such as the creation of dams. Cultural oligotrophication has resulted in declining productivity in streams and lakes, a condition that can manifest itself in collapsing salmonid fish stocks. To counteract lost productivity as part of restoration or compensation measures, managers often add nutrient via fertilizers to enhance fisheries production. However, these programs are not always successful, and this article reviews available literature to identify patterns that may influence success of nutrient enhancement programs. Overall fertilization of lakes and streams will almost certainly increase primary producer and invertebrate populations. While it is likely that fertilization will also increase fishery production, it is far from certain. The magnitude of this change is unpredictable, and the success of a fertilization program will vary greatly between years, habitat, and microhabitats. Regardless, if fertilization is coupled with holistic monitoring of the food web and ecosystem, then it is likely to be an effective technique to enhance fishery productivity in active restoration of compensation programs. However, the benefits of fertilization will not outlast the fertilization project, and care must be exercised when ceasing active fertilization. When compared to other restoration/compensation strategies such as fish ladders or trap and transport, fertilization may be a cost‐effective method to enhance fishery production. Finally, recommendations are discussed to increase the probability of fertilization success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».