Freshwater Fisheries in Canada: Historical and Contemporary Perspectives on the Resources and Their Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.—Ontario’s inland waters provide a wide range of aquatic ecosystems that support the highest freshwater fish diversity in Canada. The distribution of fish across the province is a result of postglacial recolonization, climate, and human influence. These resources support Indigenous fishing, some commercial fishing, and a very large recreational fishery whose value exceeds Can$1.3 billion annually in direct expenditures and investments (excluding the Great Lakes proper). Management of Ontario’s inland fisheries has changed rapidly in recent years as the province has confronted the challenge of managing such a vast landscape. Recognition of the challenge has fostered a landscape level approach in setting goals, assessing stress, taking management action, and monitoring its outcomes. In this chapter, we show how this approach is being used to track changes in the state of Ontario’s inland fish and fisheries and to support management decisions. We describe the geographic setting, showing how heterogeneity across this landscape has created diversity among lakes and rivers, affecting species composition and potential fish production. We describe the current management framework and demonstrate how existing monitoring programs offer a broadscale view of resource status in different areas of the province. Lastly, we document current issues and comment on management responses.
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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 ».