Spatial and temporal variations of Limnothrissa miodon stocks and their stability in Lake Kivu
Notice bibliographique
Résumé
Limnothrissa miodon is a small pelagic clupeid that was introduced into Lake Kivu in the late 1950s to fill an empty niche. Since then, it has become the main fishery in the lake. The fish stocks were estimated by hydroacoustics between 2012 and 2018 to provide information on the fishery in the current context of changing environmental factors. The main objectives were to determine the most appropriate season for assessing stock dynamics, to characterize temporal and spatial distribution in L. miodon populations and to compare with previous surveys to help predict status of its stocks. The fish size distribution showed that the long dry season was the most appropriate season for assessing the stocks, as it provides information of recruitment for the year. The south and west basins always had higher densities (1.23 m2/ha) and biomass (21–22.7 kg/ha) than the north basins (0.62–0.77 m2/ha; 15.3–16.5 kg/ha). The stock showed declining trend from 7,000 t in 1985 to 1,000 t in 2012 and thereafter consistently increased to 4,000 t in 2018. This last value is similar to previous estimates of 1990s and 2008, showing that the stocks of L. miodon are stable. The low 2012 values could be due to particular environmental conditions in 2012–2014, when there was a shift from diatoms and cyanobacteria to green algae. There is therefore a need to combine high-quality environmental data with fishery surveys to better understand the dynamic of fish and fishery especially under the increasing influence of climate change on lake productivity processes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».