Fishing down then up the food web of an invaded lake
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of commercial catches reveals a serial depletion of some oceanic fish stocks over time, resulting in fisheries focusing on increasingly smaller species closer to the base of the food chain. This effect, described as fishing down the marine food web, is observed when the trophic level of the catch declines over time, raising concerns about the ecosystem impacts of fishing. Freshwater systems also experience harvest, yet do not appear to commonly show the same fishing down response perhaps because time series are too short to witness early depletions, fishing is often recreational, or other factors like stocking and invasive species influence patterns. Here we make use of extensive catch records from Lake Simcoe dating back to the 1860s, to examine if fishing down effects are observed in this highly exploited Canadian inland lake. We measured 2 commonly used indicators from catch data, mean trophic level (MTL) and fishing-in-balance (FiB), and compared trends between a historical period dominated by commercial fishing and a contemporary period when commercial fishing ceased and recreational fishing effort increased. We found a striking difference between the 2 time periods, with MTL (and to some extent FiB) declining during commercial fishing but increasing during recreational fishing. However, indicators either increased or decreased due to invasive species and increased due to stocking. We show that while declining MTL can occur in a freshwater lake, the trajectory can be altered by a switch to recreational fishing, as well as stocking and invasive species.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».