Quantifying multiple pressure interactions affecting populations of a recreationally and commercially important freshwater fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The expanding human global footprint and growing demand for freshwater have placed tremendous stress on inland aquatic ecosystems. Aichi Target 10 of the Convention on Biological Diversity aims to minimize anthropogenic pressures affecting vulnerable ecosystems, and pressure interactions are increasingly being incorporated into environmental management and climate change adaptation strategies. In this study, we explore how climate change, overfishing, forest disturbance, and invasive species pressures interact to affect inland lake walleye (Sander vitreus) populations. Walleye support subsistence, recreational, and commercial fisheries and are one of most sought‐after freshwater fish species in North America. Using data from 444 lakes situated across an area of 475 000 km2in Ontario, Canada, we apply a novel statistical tool, R‐INLA, to determine how walleye biomass deficit (carrying capacity—observed biomass) is impacted by multiple pressures. Individually, angling activity and the presence of invasive zebra mussels (Dreissena polymorpha) were positively related to biomass deficits. In combination, zebra mussel presence interacted negatively and antagonistically with angling activity and percentage decrease in watershed mature forest cover. Velocity of climate change in growing degree days above 5°C and decrease in mature forest cover interacted to negatively affect walleye populations. Our study demonstrates how multiple pressure evaluations can be conducted for hundreds of populations to identify influential pressures and vulnerable ecosystems. Understanding pressure interactions is necessary to guide management and climate change adaptation strategies, and achieve global biodiversity targets.
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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 | 0,002 |
| 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 ».