Environmental influences on the size and recruitment of inland Cisco populations in three Minnesota Sentinel lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Cisco Coregonus artedi are a pelagic coldwater fish that are widely distributed throughout many lakes across Canada and the northern Midwest and play an important role as forage for large piscivores. Cisco are sensitive to oxythermal stress caused by a combination of warm epilimnetic temperatures and hypolimnetic hypoxia during peak stratification periods and are at risk from stressors such as climate change and land use changes. We hypothesized that interannual variability in the amount of oxythermal habitat and prey resources were associated with observed differences in size structure and recruitment success of different Cisco populations. This study evaluated the relationship between characteristics of three inland (non-Laurentian Great Lakes) Cisco populations, including maximum size and age-0 density, with environmental and biological factors such as pelagic oxythermal habitat, zooplankton availability, and Cisco density and biomass over a 7-year time series. Methods Targeted, standardized, annual pelagic sampling was conducted from 2013 to 2019 using hydroacoustic sonar and vertical gill nets to sample Cisco, vertical net tows to sample zooplankton, and temperature and dissolved oxygen profiles to measure oxythermal habitat. Linear regression and mixed-effect models were developed for two selected response variables: upper 95th percent total length (mm) and standardized age-0 density (fish/ha-m3). Result Cyclopoid copepod densities explained the most variability in the observed size differences, while age-1+ Cisco biomass best explained the variability in the age-0 density response variable. Additionally, the number of growing degree-days at dissolved oxygen of 3.0 mg/L explained variability in both response variables. Conclusion Results from this study document the importance of zooplankton prey, oxythermal habitat, and internal population dynamics on Cisco size and recruitment. This information provides fisheries managers with insights on the characteristics of inland lake systems that influence variability in Cisco populations and how this effects the vulnerability of this relatively important forage species on gape-limited predatory fish.
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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 | 0,000 | 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 ».