Set for success: ecological factors facilitating restoration of self-sustaining Lake Trout (Salvelinus namaycush) populations in acid-damaged lakes
Notice bibliographique
Résumé
Sudbury, Ontario, Canada is a site of extreme biodiversity loss due to widespread acidification from over a century of metal mining and smelting. Lake trout (Salvelinus namaycush) were the most widely and severely impacted of the resident sportfish but with massive emission reduction in recent years, their populations have since shown significant signs of recovery. The objective of my study was to identify conditions associated with lake trout recolonization and recruitment by conducting fish and water quality surveys on 31 oncedamaged lakes across Sudbury’s historic acid deposition zone. Lake trout biomass and odds of lake trout recruitment success increased in lakes with more depth of usable lake trout habitat, higher zooplankton biomass and a lower concentration of dissolved organic carbon. A history of hatchery stocking of lake trout was a top predictor of total lake trout biomass in standardized gillnet surveys but did not emerge in top models for predicting natural recruitment or the total biomass of natural lake trout in the lake. These results demonstrate the importance of lake-specific ecological factors in the reestablishment of lake trout populations, regardless of whether the source of the population was hatchery stocking, migration from neighbouring lakes or residual populations that survived acidification. Overall, my study shows evidence that Sudbury’s historically damaged lakes have been extensively recolonized and are no longer limited by acidic conditions. In many cases, they have shifted to simplified fish communities in which zooplankton may be a primary prey source for lake trout. Water chemistry factors, in particular the increase in concentration of dissolved organic carbon and the associated decrease in water clarity also emerged as potential factors shaping lake trout recovery in my study lakes.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».