Burbot: Ecology, Management, and Culture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.—We examined the relative abundance of zooplankton populations and burbot <em>Lota lota </em>in six oligotrophic lakes and one river in British Columbia, Canada and the Kootenai River, Idaho, USA. Burbot were primarily sampled November through March, whereas zooplankton were sampled in May to coincide with larval burbot early growth. The highest zooplankton densities in the 2003 and 2004 sampling were in the Columbia, Moyie, and Trout lakes, while Columbia, Kootenay, and Moyie lakes were the highest in biomass. In the 2-year sample period, the highest densities of zooplankton identified in these lakes ranged from 68 to 400/L and biomass ranged from 154 to 1,350/µg/L × 10<sup>3</sup>. Taxonomic breakdown of zooplankton taxa shows that the majority of biomass of Crustacia species sampled was from the subclass Copepoda. When Cladoceran species were present in the sample, however, they made up the majority of the sample in both density and biomass. In all the water bodies sampled, rotifers made up the majority of the proportion of total density (60–92% of the total sample). Most water bodies exhibited rotifer: crustacean densities of approximately 1:1–2:1; the Kootenai River had rotifer:crustacean densities of 12:1 for both years sampled. During the sample period (1993– 2005), burbot were captured in each of the water bodies with known or sampled burbot populations. The highest catch per unit effort (CPUE) recorded was found in the Goat River with as high as 12.3 fish/net d. The Kootenai River had the lowest CPUE of burbot at 0.006 fish/net d. We conclude that trends in zooplankton percent composition may exist in these lakes and suggest that managers of burbot culture closely examine these proportions when choosing a location for extensive rearing in order to maximize survival of larvae through critical early life stages.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».