Synthesizing Professional Opinion and Published Science to Build a Conceptual Model of Walleye Recruitment
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 Understanding and predicting recruitment, longstanding goals in fisheries science and ecology, are complicated by variation in the importance of environmental drivers coupled with the dynamic nature of individual ecosystems. Developing an understanding of recruitment from well-monitored stocks offers an opportunity to overcome these complexities. We used a systematic literature review, a survey, and a workshop attended by professionals with expertise in recruitment of Walleye Sander vitreus to identify common environmental drivers of Walleye recruitment and additional sources of variation (i.e., context dependencies) among populations. The importance of individual environmental drivers, as well as the direction of their influence, differed as a function of geographic region, lake surface area, and Walleye life stage. The literature suggested abiotic conditions (e.g., temperature) during the first year of life were influential in determining recruitment. Professional opinion noted the importance of biotic factors, with prey availability and predation risk having the most consistent relationships with recruitment. We synthesized this information to propose a conceptual model that illustrates the suite of characteristics that shape Walleye recruitment over large spatial and temporal scales. Our findings emphasize the importance of first-year growth and system-specific contextual factors, which can alter the relative importance of the environmental drivers of recruitment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle