Resource‐use, body condition and parasite load metrics indicate contrasting health of stocked and native game fishes in Canadian prairie lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluated the status of native and stocked fish species in 13 prairie lakes in central Canada over eight years (2007–14) using three metrics: resource‐use (benthic versus pelagic carbon via stable isotopes); body condition (relative weight index W r ); and parasite load (cestode gut enumerations). Analyses included game and non‐game fishes, like naturally occurring northern pike, Esox lucius L., and yellow perch, Perca flavescens Mitchill, but focused on stocked walleye, Sander vitreus (Mitchill) because it supports a robust recreational fishery. Walleye and northern pike were significantly more reliant on benthic carbon than yellow perch or forage fishes ( p < 0.05), but this reliance was not associated with any measured environmental variables for any species. In lakes with game fishes, forage fishes exhibited higher reliance on benthic energy, possibly due to predator avoidance strategy, particularly yellow perch. Walleye body condition index was consistently lower (<95–105) than values exhibited by the other two game fishes (81–139), and parasites were only common in walleye and associated with lake‐water salinity ( r 2 = 0.93, p < 0.05) and sex ( p < 0.05). Based on the results, the most desirable game fish, walleye, appears less resilient to environmental variability than northern pike and yellow perch, making this species more susceptible to impacts of future climate change.
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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 | 0,001 |
| 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 ».