Contrasting responses of Arctic charr and brown trout to compensatory nutrient enrichment in an oligotrophicated reservoir
Notice bibliographique
Résumé
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 (Salvelinus alpinus) and brown trout (Salmo trutta) to nutrient addition in a whole lake experiment in Stor-Mj & ouml;lkvattnet, 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-3 x 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-3 x 100, respectively. Seven years after the enrichment had ended, charr at ages = 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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».