Dead giveaway: Rising mortality rates suggest effectiveness of Lake Erie grass carp (Ctenopharyngodon idella) response
Notice bibliographique
Résumé
Grass carp ( Ctenopharyngodon idella ) are large, invasive fish that threaten Lake Erie’s economy and ecosystem. Incidental catches of grass carp have occurred since the 1980s in Lake Erie, while multi-day removal events were carried out in 2014 and 2017. To mitigate ecosystem impacts, a large-scale, multi-agency response to remove as many grass carp as possible from the Lake Erie basin (“strike teams”) began in 2018 and has increased every year. To date, total annual removals of fish has been the primary measure of progress; however, total annual removals do not indicate how efforts are affecting the grass carp population. Population vital rates, such as mortality rate, can indicate population demographic changes and may provide an alternative approach to measure how removals have impacted the grass carp population. We estimated annual mortality rates using 553 grass carp, representing 82.9 % of all grass carp removed in the Lake Erie basin, using a hierarchical catch-curve model and catch-at-age data from 2014 to 2022. Annual average mortality rates were initially low (4.3 %) and increased between 2017 and 2022 with the highest mortality (13.6 %) observed in 2021. Positive correlations between mortality and the number of fish harvested per year suggest that removals may be driving increases in the grass carp mortality rate. This increase in mortality rate shows promise for controlling the spread of grass carp within the Lake Erie ecosystem. This research supports the needs of fishery managers to better understand grass carp population dynamics and the adaptive management framework identified in the Lake Erie Grass Carp Adaptive Response Strategy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».