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Enregistrement W4417408600 · doi:10.1139/cjfas-2025-0028

Game over for gamefishes after zebra and quagga mussel invasion: not in prairie lakes?

2025· article· en· W4417408600 sur OpenAlexaffvenueabout
Caroline B. Ofosu, M.U. Mohamed Anas, Erin Hillis, Zoraida J. Quiñones‐Rivera, Björn Wissel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of WinnipegThe Scarborough HospitalUniversity of ReginaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerchZebra musselPercidaeForagingTrophic levelDreissenaInvertebratePikePredationThreatened species

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mitigating threats of aquatic invasive species in lakes requires holistic insights into the biological, physical, and chemical conditions sustaining fish communities. This study establishes important trophic baseline conditions for three key gamefish species—walleye, northern pike, and yellow perch—across 15 hardwater prairie lakes in south-central Saskatchewan, Canada, that are threatened by zebra mussel invasion. We employed stomach content analysis to evaluate diet and ontogenetic nutritional shifts in adult fishes and assessed how fish size and environmental factors influence body condition. Adult walleye transition from a diet of amphipods to fish as they grow, whereas perch and pike maintain a stable diet of invertebrates and fish, respectively. While walleye and pike decline in body condition with size, perch maintain consistently high condition. Lake productivity and alkalinity are key predictors of adult walleye and perch condition. Yet, zebra mussel invasion in hardwater lakes may not have the detrimental impacts observed elsewhere, assuming management strategies address the combined threats of invasion and climate change. These findings provide a foundation for assessing shifts in foraging ecology in yet-to-be-invaded prairie lakes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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