Burbot: Ecology, Management, and Culture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.—Movements of 11 sonic tagged burbot <em>Lota lota </em>were examined in the Kootenai River, Idaho, USA and Kootenay River and Kootenay Lake, British Columbia, Canada through up to three spawning seasons. Our objectives were to determine seasonal movements, differences in behavior of individual burbot, and the role of temperature and discharge on prespawn movement. Burbot demonstrated multiple movement patterns: 3 burbot were very mobile, 3 appeared to be intermediate in activity, and 5 were sedentary in summer, while 2 of the 11 entered Kootenay Lake and returned to the river. Most burbot began in autumn what may have been prespawn migrations when river temperatures fell to a range of 3.0–4.9°C. Six burbot entered the Goat River during the spawning season, of which five showed a multiple-year pattern of fidelity, and four returned to an apparent home pool and then exhibited sedentary behavior until the following winter. Three of the 11 burbot demonstrated an apparent nonspawning or rest year, but this was thought to be habitat-related. Logistic regression analysis of three of the six fish entering the Goat River suggested their migration to be best correlated to decreasing temperature and discharge. If the logistic model were representative of the population, then predicted migrations of burbot to the Goat River during winter would have followed a consistent pattern in November preLibby Dam, while postLibby Dam showed migrations to be unpredictable. Results of this study suggest that burbot had multiple life history patterns and several spawning locations and that rehabilitation measures should promote cooler winter water temperatures less than 5°C and discharges less than 300 m<sup>3</sup>/s.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».