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Enregistrement W6921372060 · doi:10.6084/m9.figshare.29245711

Contrasting responses of Arctic charr and brown trout to compensatory nutrient enrichment in an oligotrophicated reservoir

2025· article· en· W6921372060 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientArcticBrown troutTroutEutrophicationSalmonidaeEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many large lakes in northern Scandinavia have become oligotrophicated due to hydroelectric water regulation in the twentieth century, causing a loss of littoral habitat and negative consequences for ecosystem productivity, fish populations, and fisheries. Compensatory nutrient enrichment is a potential remediation method that has successfully been carried out in Canada and the US. Here we assessed the response of Arctic charr (<i>Salvelinus alpinus</i>) and brown trout (<i>Salmo trutta</i>) to nutrient addition in a whole lake experiment in Stor-Mjölkvattnet, Sweden, with nearby Burvattnet as a reference. Nitrate and phosphate were added for eight consecutive years. The study also included sampling the seventh year after discontinuation of nutrient addition, which allowed us to investigate how long nutrient enrichment would be effective on fish growth. Populations of Arctic charr and brown trout responded quickly and vigorously to the treatment, with approximately a doubling of the catch per unit effort. Nutrient addition had a consistent positive effect on charr length, weight, and condition at a given age, with a median response to nutrient addition (as measured by Shapley values) of 32 mm, 45 g, and 0.087 g cm<sup>−3</sup> × 100. The response in length and weight was strongest in the age classes 4+ and 5+. The corresponding responses of trout were 13 mm, 32 g, and 0.044 g cm<sup>−3</sup> × 100, respectively. Seven years after the enrichment had ended, charr at ages ≤6+ years were back to their previous state before treatment, i.e. slow growing and in bad condition. The older age-classes of charr (≥7+), however, were in good condition, suggesting that those fish, as young had experienced the excellent conditions prevailing in the last years of nutrient enrichment and largely kept this advantage. We conclude that compensatory nutrient addition is a useful method for restoring charr populations and reversible. Large water level fluctuations in northern hydropower reservoirs cause severe damage to littoral habitats, eventually causing lowered biological productivity including lowered growth rate and lower abundance of Arctic charr.Compensatory nutrient enrichment can mitigate the damage on native populations of Arctic charr by increasing plankton production and thereby restore charr growth to levels similar to before impoundment.After discontinuation of nutrient addition, the fish growth returns to low levels.Compensatory nutrient enrichment is thus an effective, yet reversible, management method for restoring charr fisheries in heavily damaged reservoirs. Large water level fluctuations in northern hydropower reservoirs cause severe damage to littoral habitats, eventually causing lowered biological productivity including lowered growth rate and lower abundance of Arctic charr. Compensatory nutrient enrichment can mitigate the damage on native populations of Arctic charr by increasing plankton production and thereby restore charr growth to levels similar to before impoundment. After discontinuation of nutrient addition, the fish growth returns to low levels. Compensatory nutrient enrichment is thus an effective, yet reversible, management method for restoring charr fisheries in heavily damaged reservoirs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission1
Résumé présentoui

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