Crustacean zooplankton communities as indicators of game fish occurrence and abundance in Québec lakes
Notice bibliographique
Résumé
• Walleye, brook trout and lake trout occurrence and abundance examined in 94 lakes. • Fish occurrence was predicted by zooplankton taxa with ∼73 % of correct predictions. • Of all three fish species, walleye abundance was the best predicted by zooplankton. • Cladoceran biomass emerged as the strongest zooplankton indicator of fish abundance. • Environment and fish community composition variables remained better predictors. Recreational inland fisheries play a vital role in the economy and culture of Canada. However, human activities and climate change are significant threats to lakes that sustain such fisheries, bolstering the need to maintain ecosystem quality while sustaining fisheries through approaches such as ecosystem-based management. Despite the importance of zooplankton communities for fish diet, very few freshwater management plans have integrated information from this lower trophic level. Here, we used a dataset including game fish abundance, crustacean zooplankton community composition and associated habitat variables in 94 north temperate lakes across the province of Quebec, Canada. Our study aimed to uncover whether zooplankton taxonomic and functional community properties were related to walleye, brook trout, and lake trout occurrence and abundance. Our analyses revealed that both taxonomic and functional zooplankton composition were significant predictors of focal fish species occurrence, albeit less so than environmental or fish community composition variables. When examining the importance of 30 different zooplankton community indices for target fish species abundance, structural equation modeling revealed that zooplankton was more important for walleye than for the two other fish species. Overall, this research improves our understanding of zooplankton-fish interactions and how these shape north temperate lake communities, with a perspective of improving fisheries conservation and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».