Evaluation of a Deepwater Release Method for Hatchery-Reared Lake Sturgeon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hatchery rearing and stocking of young Lake Sturgeon Acipenser fulvescens have become key management and species recovery tools in many jurisdictions, yet there has been relatively little investigation into the optimization of release methods. Based on the contemporary understanding of the species’ ecology in Boreal Shield rivers, it was hypothesized that poststocking survival and/or within-reach retention could be improved via release of hatchery-reared fish directly into the deepwater habitats that are preferred by juvenile and subadult life stages. Acoustic telemetry and mark–recapture methods were used to evaluate this hypothesis. In total, 390 PIT-tagged age-1 Lake Sturgeon (mean ± SD of length measured 1 week prior to stocking = 242 ± 29 mm FL) were released during spring 2015 from shore at the base of a set of falls on the Nelson River, Manitoba (mimicking the status quo stocking procedure for the reach), and 391 PIT-tagged individuals (240 ± 27 mm FL) were released approximately 4.2 river kilometers downstream of the shore release location into an approximately 750-m-long patch of deepwater habitat (maximum depth = 15 m) using the deepwater release method. Of the released fish, 30 (15 per stocking method) were implanted with acoustic transmitters. In total, 23% and 22% of the stocked fish were recaptured in gill-net surveys conducted during fall 2015 and 2016, respectively. Recapture proportions associated with the two release types were not significantly different. Acoustic telemetry revealed considerable variation among individuals and offered general insight into poststocking behavior but provided no direct support for the primary hypothesis. Despite the null results of the current study, optimization of release methods for Lake Sturgeon may warrant further investigation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».