Fish Community Dynamics and Spatial Overlap in Lakes Across Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Inland fisheries are an important source of employment, nutrition, and recreation around the world that are often overshadowed by their marine counterparts. Given the importance of these fisheries, observational and modelling approaches are constantly being refined to improve monitoring and management approaches. Multi-species size spectrum models, which are size-structured models that take species interactions into account, have been increasingly used in marine systems to address important fisheries questions; however, they have yet to be applied to freshwater systems. In this thesis, I develop, to my knowledge, the first multi-species size spectrum model for a freshwater fishery and determine if this approach can be used to enhance the ecosystem-based fisheries management of inland fisheries. Through sensitivity analyses, I show that size and growth parameters of large predators have a strong influence on size-spectrum model output, and model uncertainty may be reduced by paying special attention to the estimation of these parameters. Further, this work highlights the possibility of simplifying multi-species size spectrum models by grouping less influential species into guilds. My calibrated model of the Lake Nipissing fishery demonstrates that multi-species spectrum models are an appropriate method to apply ecosystem-based fisheries management to inland fisheries and highlights the importance of considering species interactions under different management scenarios. In order to better understand how to simplify future analyses, I reviewed the methods and data required to partition fish communities into guilds and created a step-by-step guide to facilitate these analyses by others. Lastly, I explored patterns of spatial overlap among thermal guilds within lakes across Ontario, Canada. My findings suggest that temperature and lake depth are strong drivers of spatial overlap patterns and these patterns can be used to inform future size spectrum models. Altogether, my thesis has demonstrated the potential for multi-species size spectrum model usage in freshwater systems and highlighted approaches that could further increase the applicability of these models for temperate 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».