Wetland fishes avoid a carbon dioxide deterrent deployed in the field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biological invasions are poorly controlled and contribute to the loss of ecosystem services and function. Altered watershed connectivity contributes to aquatic invasions, but such hydrologic connections have become important for human transport. Carbon dioxide (CO2) deterrents have been proposed to control the range expansion of invasive fishes, particularly through altered hydrologic connections, without impeding human transport. However, the effectiveness of CO2 deterrents needs to be further evaluated in the field, where fishes are situated in their natural environment and logistical challenges are present. We deployed a proof-of-concept CO2 deterrent within a trap-and-sort fishway in Cootes Paradise, Ontario, Canada, to determine the avoidance responses of fishes attempting to disperse into a wetland. We aimed to describe deterrent efficiency for our target species, common carp, and for native fishes dispersing into the wetland. Our inexpensive inline CO2 deterrent was deployed quickly and rapidly produced a CO2 plume of 60 mg/l. Over 2000 fishes, representing 13 species, were captured between 23 May and 8 July 2019. A generalized linear model determined that the catch rates of our target species, common carp (n = 1662), decreased significantly during deterrent activation, with catch rates falling from 2.56 to 0.26 individuals per hour. Aggregated catch rates for low-abundance species (n < 150 individuals per species) also decreased, while catch rates for non-target brown bullhead (n = 294) increased. Species did not express a phylogenetic signal in avoidance responses. These results indicate that CO2 deterrents produce a robust common carp avoidance response in the field. This pilot study deployed an inexpensive and rapidly operating deterrent, but to be a reliable management tool, permanent deterrents would need to produce a more concentrated CO2 plume with greater infrastructural support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».