Capturing potential: Leveraging grass carp behavior Ctenopharyngodon idella for enhanced removal
Notice bibliographique
Résumé
Effective management of invasive species benefits from a comprehensive understanding of the species’ behavior and interactions with the invaded system. We investigated temporal dynamics of telemetry detections and the potential utility of a traitor approach for informing response efforts to the invasive grass carp (Ctenopharyngodon idella) population in the Sandusky River, a major tributary to Lake Erie. Telemetered grass carp exhibited heightened activity at night and early morning, suggesting that capture and removal be more effective during these time periods. Analysis of catch per unit effort (CPUE) across different removal methods, trammel nets, electrofishing, and hoop nets. suggested that incorporating the traitor approach could improve capture. Low catchability values (<0.026), based on the number of telemetered grass carp present in the river on a weekly basis and the number of those telemetered fish captured, suggest the species is difficult to capture. Optimizing response effort efficiency is important and refining catchability estimates will lessen errors in population models and improve interpretation of low CPUE data. Results from generalized additive models suggest capture could be improved using telemetry data, night removals, and by attempting exploratory removal efforts in fall and winter months. By incorporating telemetry data and acknowledging the complexities of grass carp behavior and ecology, we found that a multifaceted and data-driven approach to invasive species control could be beneficial, ultimately promoting conservation and sustainability in dynamic ecosystems like Lake Erie.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».