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Enregistrement W4400059433 · doi:10.1002/nafm.11007

Synthesis of recent research and attributes of recovered lean Lake Trout populations in Lake Superior, 1993–2022

2024· article· en· W4400059433 sur OpenAlexaff
Shawn P. Sitar, Michael J. Seider, Mark P. Ebener, Stephen C. Chong, Cory A. Goldsworthy, Ian C. Harding, Samuel B. Michaels, Seth A. Moore, Thomas C. Pratt, Bradley A. Ray

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceMichigan Department of Natural ResourcesGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésTroutFisheryEnvironmental scienceGeographyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective This purpose of this paper is to describe the characteristics of recovered Lake Trout Salvelinus namaycush populations in Lake Superior by describing its population dynamics, ecology, and recent research and management activities since 1993, when Lake Trout were declared rehabilitated. Methods Data from commercial fisheries, recreational fisheries, agency stocking reports, and natural resource agency fishery-independent survey data along with published research findings on lean Lake Trout in Lake Superior between 1993 and 2022 were synthesized and reported. Result Currently, Lake Trout populations are self-sustaining and lightly exploited with only a few areas with elevated total mortality rates. The total annual mortality has been far below the target maximum range of 42–45%. Furthermore, stocking of hatchery Lake Trout is no longer necessary. Conclusion We have learned from research and management experience that the regulatory role of Lake Trout in the Great Lakes is critical to proper ecosystem function. Thus, continued commitment from natural resource agencies to cooperate and implement effective management actions is required to preserve the accomplishments of lakewide recovery of Lake Trout populations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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