Freshwater Fisheries in Canada: Historical and Contemporary Perspectives on the Resources and Their Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.—Winter is a defining season for Canada, and recreational ice fishing has cultural and economic value to Canadians. However, winter remains a poorly studied season for Canada’s freshwater fish and fisheries. Despite its historical oversight, winter ecology has received a recent surge of interest, likely motivated by shorter, warmer winters arising under a globally changing climate. This chapter draws from existing literature to explore how winter influences freshwater fishes and fisheries as well as how climate change might affect these relationships. Habitat characteristics in lakes and streams change dramatically during winter, with light, temperature, and oxygen all declining to various degrees depending on the system. Species respond differently to this abiotic variation with respect to their habitat use and activity, which appears closely tied to thermal preference. Whether species reproduce before, during, or after winter further shapes fish behavioral and energetic responses to winter. Recreational ice fishing, natural resource extraction, water drawdown, and salinization are all anthropogenic activities occurring during winter with potentially negative effects on fish. But climate-driven reductions in winter duration remain the largest uncertainty for Canadian freshwater fishes. Warmer winters with less ice cover will increase the growing season but also increase metabolic costs and potentially decrease fish growth, reproductive output, and survival. We provide a framework for motivating future studies to consider how conditions before and during winter carry over to influence growth and reproduction after winter in different populations and species. Continued winter-based research will enhance understanding of fish ecology and help inform management about the potential positive versus negative outcomes of shorter, warmer winters for Canadian freshwater fishes.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».