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Enregistrement W2939367231 · doi:10.1111/fwb.13278

Nutrient management and structural shifts in fish assemblages: Lessons learned from an Area of Concern in Lake Ontario

2019· article· en· W2939367231 sur OpenAlexafffundabout
Monir Hossain, George B. Arhonditsis, James A. Hoyle, Robert G. Randall, Marten A. Koops

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of TorontoFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDental Foundation of Oregon
Mots-clésBayTrophic levelEutrophicationBiomass (ecology)Environmental scienceFood webEcologyEcosystemFisheryLake ecosystemProductivityZooplanktonNutrientOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While total phosphorus (TP) is a critical determinant of freshwater ecosystem productivity, multiple stressors can induce shifts in energy pathways, with profound implications for ecosystem and fishery restoration. The Bay of Quinte (Lake Ontario, Canada) is a Great Lakes nearshore ecosystem that has been historically subjected to a variety of environmental perturbations: cultural eutrophication, low dissolved oxygen, reduced fisheries, climatic extremes, phosphorus (P) abatement, and aquatic invasive species. We used the Bay of Quinte to study how trophic state alterations affect fish assemblages in Great Lakes nearshore environments by examining the response of fish biomass to TP concentration variability in the presence of multiple stressors. Our analysis is based on a 42‐year (1972–2013) dataset from the Bay of Quinte for water quality through the food web to fishes. We employed a series of statistical tools that can offer insights into the structural changes induced by the events examined. We first used dynamic linear modelling to detect temporal trends in fish biomass, while accounting for year‐to‐year TP variability over three spatial segments of the bay. We then developed piecewise regression models to assess the extent to which specific ecological events induced distinct shifts in the fish assemblage. Multiple regression modelling was used to quantify the relative importance of TP, zooplankton, and surface water temperature on fish biomass. Based on gillnets, there were consistent fish biomass changes across the bay with increased biomass before P control (1972–1977), declines after P control followed by the establishment of a steady state or modest increase (1978–1994), and a declining trajectory during the recent period (1995–2013). Even when accounting for the role of water temperature and zooplankton, TP still had a significant effect on fish biomass. However, the strength and nature of the relationship varied among fish groups, and overall, the effect of TP on fish biomass has weakened in recent years. Our models show that fish biomass in the Bay of Quinte is shaped by the year‐to‐year TP variability. However, the relationship between P and fish abundance has been modulated by various ecological events with the consequence that the Bay of Quinte fish assemblage has changed and the food web now produces less fish biomass per unit of TP. A projected reduction of mean ambient TP levels from 30 to 25 μg/L, is expected to induce a 24% decline in total fish biomass, and further shift the fish assemblage with the biomass of planktivores and walleye declining by >60% and 30%, respectively. Recreational fishing provides important economic benefits in the Bay of Quinte, through tourism and other local business operations. Recognising the economic importance of fishing, our analysis provides critical insights regarding the on‐going management efforts to reduce external nutrient loadings (point and non‐point sources, urban storm water) and further lower ambient TP levels and primary productivity. The potential implications of already low nutrient concentrations for fish productivity represent a major challenge in effectively balancing water quality with fisheries management in the area.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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