Live fast and die young: accelerated life histories of walleye populations in degraded boreal lakes
Notice bibliographique
Résumé
Despite their widespread distribution in North America, many walleye ( Sander vitreus) populations have declined, primarily due to anthropogenic activities (e.g., mining, agriculture, municipal wastewater, aquatic invasive species, and overfishing) that degrade lakes. We compared population structure and dietary composition of walleye in two historically stocked degraded lakes and two naturally recruiting non-degraded lakes in the Abitibi-Témiscamingue region, Québec, Canada. Food resources were assessed for larvae, young-of-the-year (YOY), juveniles, and adults by sampling zooplankton, macroinvertebrates, and prey fish. Growth and relative abundance were quantified via electrofishing for YOY, gillnets for older fish, and otolith age reading. YOY were more abundant and grew faster in degraded lakes, benefiting from high spring zooplankton availability. Simplified food webs in degraded lakes lacked pollution-sensitive macroinvertebrates, making walleye diets more fish-dominated. Although juveniles and adults were equally or more abundant in degraded lakes, premature adult mortality compromised population stability. We recommend improving adult habitat, managing prey species, and reviewing fishing regulations to enhance survival of mature walleye and support sustainable populations.
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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 | 0,001 | 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 ».