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Enregistrement W4391848049 · doi:10.1016/j.jglr.2024.102310

Predicted growth of lake trout and Chinook salmon in a warming lake

2024· article· en· W4391848049 sur OpenAlexafffundvenueabout
Silviya V. Ivanova, Aaron T. Fisk, Timothy B. Johnson

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensHatch (Canada)Ministry of Natural Resources and ForestryUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésOncorhynchusChinook windSalvelinusTroutFisheryPredationBioenergeticsEnvironmental scienceEctothermEnergy budgetCoregonusEnergeticsEcologyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Warming water temperatures present challenges for ectotherms in freshwater ecosystems through influence on metabolic rate and bioenergetics. Diet, such as the inclusion of high energy prey, can reduce these influences, but accurate temperature profiles are key to improved predictions. Here, using the Wisconsin bioenergetics approach, we modelled lake trout (Salvelinus namaycush) and Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) growth for two time periods (present [2010–2019] and future 30-year (2041–2070) averaged scenarios) in Lake Ontario with in-situ observed year-round temperatures (obtained through acoustic telemetry and pop-off data storage tags deployed between 2016 and 2019) occupied by the species. For the future, we considered two water temperature scenarios (low and high, where experienced temperature increased by a mean of 0.4 °C and 1.0 °C, respectively) and the effects of a hypothetical diet switch with the inclusion of higher energy prey (bloater, Coregonus hoyi) currently being reintroduced. Under all forecasted warming conditions, lake trout performed well and growth was 41.3 to 82.5 % above present when bloater was re-incorporated in the diet up to 40 %. Chinook salmon maximum attainable growth declined between 11.2 and 29.6 % under forecasted warming scenarios without diet change. However, when bloater comprised ∼ 33 % of their diet, Chinook salmon growth increased 3.7 % under the low future scenario compared to present. These results demonstrate that impacts of future lake warming on predatory fish will vary with life-history characteristics of species and composition and abundance of prey base, and highlights the need for effective management that diversifies and conserves forage fish species in the Great Lakes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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