Influences of female body condition on recruitment success of walleye (<i>Sander vitreus</i>) in Wisconsin lakes
Notice bibliographique
Résumé
Stock reproductive potential informs population dynamics and response to harvest. Indices of body condition, like relative weight (Wr), may indicate individual energetic state and provide a mechanistic link between spawning stock traits and recruitment. We tested for relationships among Wr of three female size classes (381–456, 457–557, and ≥558 mm total length), reproductive traits, and age-0 recruitment using data from 92 walleye (Sander vitreus) populations in the Ceded Territory of Wisconsin during 1989–2015 and a lake-specific time series from Escanaba Lake, Wisconsin, during 1958–2014. In Escanaba Lake, Wr was positively related to maturation in small females and was positively related to fecundity and gonadosomatic index in intermediate fish. Among and within populations, Wr demonstrated compensatory density dependence and positive relationships with growing degree-days. Recruitment was positively related to large female Wr variation across lakes and negatively related to small female Wr variation in Escanaba Lake. Improving the condition of large female walleye may promote recruitment, and Wr may serve as an accessible metric of reproductive potential in walleye stock–recruit analyses.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».