Spatial and Temporal Variation in the Life‐History Traits of Yellow Perch ( <i>Perca flavescens</i> ) in the Canadian Waters of Lake Huron
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The yellow perch ( Perca flavescens ) is an economically important fish species in the Laurentian Great Lakes of North America. The largest commercial harvests occur in Lakes Erie and Huron. In the Canadian waters of Lake Huron, the yellow perch is managed based on 17 spatially distinct management units established decades ago. Despite being the basis for commercial harvest quotas, it is unknown if management units reflect current yellow perch population structure, or if yellow perch life‐history traits changed following a major ecosystem shift associated with invasive mussels in the early 2000s. We calculated life‐history trait parameter values (size at maturity, age at maturity, maximum size, lifespan and growth rate) for female yellow perch across the Canadian portion of Lake Huron in recent (2009–2018, 9264 fish) and historical (1990–1999, 3540 fish) timeframes. We spatially compared recent life‐history trait values and found four discrete clusters of yellow perch driven by latitudinal variation in age at maturity and maximum size, and longitudinal variation in maximum size and lifespan. The depth of capture was an important influence on yellow perch growth rate. We compared recent and historical life‐history trait values and found no temporal variation before and after dreissenid mussel invasion. Our findings demonstrate significant spatial variation in yellow perch life‐history traits but, over spatial scales, much larger than the current management units. Correspondingly, life‐history trait values alone are likely not sufficient for understanding population subdivision in the Canadian waters of Lake Huron.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».