A review of sea lamprey control in Lake Erie, 2000–2019
Notice bibliographique
Résumé
From 2000 to 2019, sea lamprey control in Lake Erie focused primarily on deploying lampricides and completing important barrier and dam renovation projects in tributaries including the Big Creek barrier, and Harpersfield and Dunnville dams. The number of Lake Erie stream treatments doubled during 2000–2019 compared to 1986–1999 due to changes in larval assessment and stream selection protocols. Despite increased lampricide use and few infested tributaries relative to other Great Lakes, achieving program targets for Lake Erie has been challenging, but progress has been made. The St. Clair River is a potential significant source of sea lampreys to Lake Erie harboring an estimated 920,000 larvae; however, to date, no lampricide treatments have occurred. In 1986, sea lamprey control began in Lake Erie primarily to restore lake trout. Prior to control efforts, sea lamprey induced mortality on lake trout was too high to allow the establishment of adult lake trout stocks necessary to achieve fishery program goals. Sea lamprey marks on adult lake trout declined dramatically in Lake Erie following sea lamprey control. State and provincial agencies have prioritized stocking the Seneca strain of lake trout, thought to be more resistant to sea lamprey attacks. This change in stocking strategy, coupled with more aggressive sea lamprey control, has contributed to increasing adult lake trout survival. Protecting species at risk in Lake Erie adds to the challenges faced by the sea lamprey control program, but productive collaboration has proven an effective strategy in dealing with the increasing complexity of sea lamprey control.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».