Spatiotemporal dynamics and interrelationships of fish assemblages and environment under stocking-based ecological fisheries practices: Insights from Qiandao Lake
Notice bibliographique
Résumé
Qiandao Lake, a key drinking water reservoir and a national model for Stocking-based Ecological Fisheries (SEF) in China, has been intensively managed to balance fishery productivity with ecological health. We investigated the spatiotemporal dynamics of its fish assemblage and its interactions with water quality, phytoplankton, zooplankton, and macrobenthos. Non-Metric Multidimensional Scaling (NMDS) and Analysis of Similarities (ANOSIM) highlighted seasonal and spatial disparities in fish assemblage structure. Machine learning models demonstrated that water quality variables were strong predictors of fish and assemblage composition than biotic indicators. Phytoplankton and zooplankton density and biomass predominantly influenced fish abundance. Non-native species have steadily increased in abundance and biomass, coupled with a decline in native piscivorous fish, indicating the need to change fishing bans and enhance protected areas. • Fish communities stay stable under stocking-based ecological fisheries practices. •Non-native species dominate, reshaping fish communities' ecological composition. •RDA shows physio-chemical factors strongly shape fish community structure. •XGBoost shows biotic indicators predict fish diversity better than abiotic ones
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».