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Enregistrement W3134957856 · doi:10.1002/nafm.10520

Are Alberta’s Northern Pike Populations at Risk from Walleye Recovery?

2021· article· en· W3134957856 sur OpenAlexafffundabout
Andrew J. Paul, Christopher L. Cahill, Laura MacPherson, Michael G. Sullivan, Myles R. Brown

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCochraneAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesAlberta Conservation Association
Mots-clésPikeEsoxFisheryFishingAbundance (ecology)NettingFish <Actinopterygii>MinnowGeographyEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Angling catch rates of Walleye Sander vitreus in many lakes across Alberta have increased dramatically in the past 20 years, following their collapse and then recovery after implementation of restrictive harvest regulations. With increased abundance, some anglers are concerned that Walleyes may negatively affect abundance of Northern Pike Esox lucius. To address this hypothesis, we looked at net catch data for each species from 352 surveys in 129 lakes across Alberta between 2000 and 2017. Results were equivocal. Netting data indicated that low-density Northern Pike populations were not associated with high densities of Walleyes when grouped categorically. However, mixed-model quantile regression did support a negative relationship for the two species, but the mechanism is unclear and the strength of the interaction is weak in most cases. In few lakes (≤10%), potentially acceptable reductions in Walleye densities may produce meaningful increases in Northern Pike but uncertainty is substantial. Future Walleye harvest experiments to reduce uncertainty and establish causation are warranted only if Northern Pike are already at moderate to high densities and large reductions in Walleyes (≥75%) are acceptable. For these reasons, increased Walleye harvest is not supported as a management tool for increasing Northern Pike populations or enhancing angler catch rates in Alberta.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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