Habitat losses and anthropogenic barriers as a cause of population decline for American eel (Anguilla rostrata) in the St. Lawrence watershed, Canada
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.American eel (Anguilla rostrata) experienced a major decline over past decades. Although fisheries-related mortality could be accurately estimated, there is no global assessment of non-exploitation anthropogenic impacts. Within the St. Lawrence watershed, which contributes about 19% of the freshwater runoff in the species’ range, we found that more than 8411 dams were erected whose 151 are equipped with hydroelectricity facilities. These obstacles prevent free access to an estimated 12 140 km2 of freshwater habitat. Data analysis from three tributaries in the St. Lawrence watershed allowed evaluating annual productivity and production for female from freshwater habitats. Calculation leads to an estimated escapement of 87.1 kg/km2/year. The extension of this value to the area above barriers in the historic distribution range, suggests that the annual productivity losses could have been as much as 836 500 eels, mostly large fecund females. In comparison, the estuarine fishery at the outlet of the St. Lawrence watershed, with an historical annual peak capture of 340,000 silver eels (1920-2004) represented a loss for the population equivalent to only 40% of the potential production above dams. By preventing upstream passage, dams are clearly a major cause of abundance decline. Thus, re-opening access should be a priority. Simulations of re-opening some access could potentially contribute for 737 000 spawners per year. This net contribution could however only be obtained with the addition of efficient protection devices against mortalities caused by turbines. These actions appear as being among the most efficient to stop the decline of the species.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».