Food web perspectives and methods for riverine fish conservation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Food web analyses offer useful insights into understanding how species interactions, trophic relationships, and energy flow underpin important demographic parameters of fish populations such as survival, growth, and reproduction. However, the vast amount of food web literature and the diversity of approaches can be a deterrent to fisheries practitioners engaged in on‐the‐ground research, monitoring, or restoration. Incorporation of food web perspectives into contemporary fisheries management and conservation is especially rare in riverine systems, where approaches often focus more on the influence of physical habitat and water temperature on fish populations. In this review, we first discuss the importance of food webs in the context of several common fisheries management issues, including assessing carrying capacity, evaluating the effects of habitat change, examining species introductions or extinctions, considering bioaccumulation of toxins, and predicting the effects of climate change and other anthropogenic stressors on riverine fishes. We then examine several relevant perspectives: basic food web description, metabolic models, trophic basis of production, mass‐abundance network approaches, ecological stoichiometry, and mathematical modeling. Finally, we highlight several existing and emerging methodologies including diet and prey surveys, eDNA, stable isotopes, fatty acids, and community and network analysis. Although our emphasis and most examples are focused on salmonids in riverine environments, the concepts are easily generalizable to other freshwater fish taxa and ecosystems. This article is categorized under: Water and Life > Nature of Freshwater Ecosystems Water and Life > Conservation, Management, and Awareness Water and Life > Methods
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle