Size spectrum model reveals importance of considering species interactions in a freshwater fisheries management context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inland fisheries have a significant cultural and economic value around the globe, providing dietary protein, income, and recreation. Consequently, methods for monitoring and managing these important fisheries are continually being refined. In marine systems, multispecies size spectrum models have been increasingly used to explore management scenarios of important fish stocks within an ecosystem‐based fisheries management framework; however, these models have not been applied as extensively in freshwater systems. In this study, we developed a multispecies size spectrum model for the fish community of Lake Nipissing, a large, productive lake in Ontario, Canada. To the best of our knowledge, this is the first fully calibrated multispecies size spectrum model for an inland fishery. Using this model, we explored the impacts of potential fishing regimes and management scenarios on fish community dynamics while taking species interactions into account. Specifically, we examined how changes in fishing mortality affect (1) species biomass, (2) community size structure, and (3) stock recovery times. We found that community dynamics following changes in fishing mortality were driven by complex interactions among species, including competition and predation. The greatest changes in biomass and community size structure were observed following changes in fishing mortality of top predators, with community size structure most strongly influenced by changes in the mortality of the largest species. Counter to predictions based on generation time, the smallest species in our model exhibited the longest time to recovery due to strong competition and predation. Our results demonstrate the importance of considering species interactions in the management of inland fisheries and highlight the potential of size spectrum model use in freshwater systems.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 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 ».