Biological characteristics of inland Lake Whitefish populations in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To assess the biological characteristics of Lake Whitefish Coregonus clupeaformis within inland lakes in Ontario at multiple scales and test whether there have been any changes in relative abundance, measured by catch per unit effort, spatially and temporally over 15 years. Methods A Broad-scale Monitoring Program, which uses a standardized random sample of the fish assemblage, has been conducted within inland lakes in Ontario since 2008 in roughly 5-year cycles on about 750 lakes. Lake Whitefish attribute and catch per unit effort data were used to assess variation in characteristics across the landscape. Result From 2008 to 2022, 54,941 Lake Whitefish were sampled among 524 different water bodies. Lake Whitefish relative abundance varied among fisheries management zones (FMZs), but not across cycles within or among FMZs. Relative abundance of Lake Whitefish was greater in lakes with lower large-bodied fish species diversity, greater Secchi depth, mean depth, and higher levels of hypolimnetic dissolved oxygen. Their relative abundance was greatest in the 12–35-m depth strata. Growth potential, age, and length at 50% maturity were similar between the sexes at the provincial and FMZ scales. Mean annual survival for populations with at least 50 Lake Whitefish sampled was 87%. Conclusion The demographics and relative abundance of Lake Whitefish throughout inland lakes in Ontario was indicative of limited exploitation on these populations at a landscape scale.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».