Spatial and temporal variation in marking rates and severity of sea lamprey attacks on salmonines in Lakes Michigan and Huron
Notice bibliographique
Résumé
The United States and Canada have invested substantial effort to control sea lamprey Petromyzon marinus in the Laurentian Great Lakes and to estimate their effects on lake trout Salvelinus namaycush, a native salmonine undergoing rehabilitation. However, sea lamprey also attack Pacific salmon Oncorhynchus spp. and brown trout Salmo trutta, which contribute to a fishery worth nearly $7 billion USD annually. Marks on surviving hosts are used to assess damages caused by sea lamprey and success of control efforts. We examined spatial and temporal variation in marking rates, mark type, and stage of healing on lake trout, Chinook salmon O. tshawytscha, rainbow trout O. mykiss, coho salmon O. kisutch, and brown trout in Lakes Michigan and Huron. Mean marking rates were highest for lake trout, followed by brown trout, Chinook salmon, rainbow trout, and coho salmon in Lake Michigan, but were several times higher for Chinook salmon than for lake trout (all sizes) and small (533–635 mm) and medium (636–737 mm) rainbow trout in Lake Huron, particularly in summer. Chinook salmon had a lower proportion of healed marks relative to fresh marks compared to lake trout in both lakes, which may indicate differences in post-attack survival. Although lake trout may be the preferred sea lamprey host, Chinook salmon and other species are also suitable and available in Lake Michigan; and Chinook salmon may be a preferred host in Lake Huron. Accounting for alternate hosts could inform fisheries management and improve damage assessments of the sea lamprey control program.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».