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Enregistrement W4386077969 · doi:10.5751/es-14371-280310

Eutrophication, water quality, and fisheries: a wicked management problem with insights from a century of change in Lake Erie

2023· article· en· W4386077969 sur OpenAlexvenueno aff
James S. Sinclair, Michael E. Fraker, James M. Hood, Euan D. Reavie, Stuart A. Ludsin

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésProductivityEutrophicationEcosystemWater qualityFisheryEnvironmental scienceFisheries managementAquatic ecosystemEcosystem servicesFreshwater ecosystemEnvironmental resource managementBusinessEcologyNutrientBiologyFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human-driven nutrient inputs into aquatic ecosystems must be managed to preserve biodiversity and to ensure that valued fishery and water quality services are not compromised by hypoxia and harmful algal blooms. Aiming for nutrient inputs that achieve an intermediate level of ecosystem productivity is expected to provide both high fish yield and good water quality. However, we argue that such an intermediate “optimum” may not exist for many aquatic ecosystems that support multiple fisheries with differing tolerances to eutrophication and that must provide multiple water quality services. We further support this argument with an empirical case study of nearly a century (1915–2011) of change in the productivity of Lake Erie and its lake whitefish (Coregonus clupeaformis), walleye (Sander vitreus), and yellow perch (Perca flavescens) fisheries. We discuss and show how the harvest of each fishery has been historically maximized at different levels of ecosystem productivity. Additionally, we examine how anticipated management efforts to improve water quality by reducing nutrient inputs (i.e., oligotrophication) may favor certain fisheries over others, resulting in no single optimal range of nutrient inputs that achieves all valued fishery and water quality objectives. Our synthesis and case study illustrate how the need to balance multiple services in aquatic ecosystems can create a wicked management problem with inevitable trade-offs. To navigate these trade-offs, we recommend the use of ecosystem-based management approaches, which can help decision makers identify and resolve complex trade-offs by facilitating cooperative research and communication among water quality regulators, fisheries managers, and end users.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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