Reproduction of grass carp (Ctenopharyngodon idella) in the Maumee River, Ohio: Part 1—Spawning area identification using bidirectional drift modeling
Notice bibliographique
Résumé
Control of invasive grass carp (Ctenopharyngodon idella) populations in the Western Lake Erie Basin merits adaptive management guided by the best available science. Presently (2024), capture of mature grass carp in rivers during spawning season is most efficient, so knowing when and where grass carp are spawning is essential information for natural resource agencies. Using bidirectional drift modeling and grass carp ichthyoplankton samples captured in the Maumee River during the 2017–2019 spawning seasons, this study identified 12 probable grass carp spawning areas in the lower 96.5-kilometers of the Maumee River. These spawning areas were located both above and below the Grand Rapids/Providence low-head dams. Three areas showed evidence of multiyear use, while nine had multi-event use. Spawning activity had no definitive diel variation and occurred at an average photoperiod of 15.15 h. The maturation metric ADD15, or annual degree days above 15 degrees Celsius, generally exceeded the 655 threshold for spawning; however, some spawning occurred when ADD15 ≤235, indicating spawners likely matured in a warmwater discharge. The probable spawning areas were generally characterized by mean velocities between 0.4 and 2.1 m per second (with locally higher velocities possible), areas of high turbulence produced by dam spillways or bedrock outcroppings, channel constrictions, confluences, islands, and bridges with piers in the water. Spawning suitability indices (SSI), based on velocity, varied considerably between spawning areas and SSI models. These results could be used to inform control efforts and predict potential grass carp spawning locations in other rivers under threat of invasion.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».