Long-term changes in body condition and gillnet selectivity in Lake Constance pelagic spawning whitefish (<i>Coregonus wartmanni</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The body condition of Lake Constance pelagic spawning whitefish (Coregonus wartmanni) has changed substantially during the past century and altered the length-based selectivity of gillnets. Linked hierarchical models using Bayesian inference and error propagation were used to estimate the monthly body condition of whitefish from 1932 to 2018 and condition-dependent gillnet selectivity from 1964 to 2018. As expected, body condition followed past trends in nutrient dynamics and was highest in summer months. Body condition was clearly linked to gillnet selectivity, with a weight increase of a 300 mm whitefish from 205 to 260 g predicted to reduce the mean (from 374 to 330 mm) and standard deviation (from 30.8 to 25.1 mm) of lengths selected by a 38 mm mesh gillnet. Simulations demonstrate that such changes can reduce the mean age in harvest by over 1 year and greatly bias population age distribution estimates if selectivity changes are ignored. Similar variation in gillnet selectivity is expected where trophic conditions or other factors cause body condition differences, and accounting for these changes could reduce biases to inform fishery management.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».