Knowledge of spawning phenology may enhance selective barrier passage for wetland obligate fishes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Within the Laurentian Great Lakes, many native fishes use wetlands for spawning; however, these areas are also used by non-native common carp (Cyprinus carpio) that may impart negative ecological impacts. There is interest to manage common carp using barriers to decrease passage to specific habitats (e.g., their spawning sites), but these barriers could also exclude native wetland obligate spawners such as largemouth bass (Micropterus salmoides) and northern pike (Esox lucius). Our objective was to determine if differences in phenologies, specifically, spawning movements could be exploited in shallow areas to operate seasonal barriers that are opened and closed to promote selective fragmentation. Using a long-term dataset from the Cootes Paradise Marsh fishway (Hamilton, Ontario), we generated predictive models based on cumulative growing degree day (CGDD) for all three fishes. These models successfully predicted earlier arrival by all species in a warmer year and delayed spawning movements during a cold year, supporting the role of temperature as a driver of interannual variation in spawning movements. We then compared the fishway model predictions to movement timing to spawning habitat within nearby Toronto Harbour; movement data was derived from acoustic telemetry information. We found that the models performed well and predictions were correlated with movements of all three species, but performance was weakest for northern pike. It is our hope that managers could use these predictive models to assist in the operation of seasonal barriers to optimize control of non-native common carp, while minimizing negative impacts for native species that require access to coastal wetlands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».