Passive sampling approaches and seining revealed limited changes in the fish community of Point Pelee National Park over two decades
Notice bibliographique
Résumé
Point Pelee National Park is a biodiversity hotspot in Canada. Freshwater fish sampling has been conducted sporadically in the open-water wetland ponds over the last two decades to support different objectives. We used multi-gear sampling data from 2002, 2003, 2019, and 2021 and multivariate methods to evaluate differences in fish community composition in Point Pelee National Park over time. Three data formats were considered: raw counts, catch-per-unit effort, and multi-gear mean standardized abundance, with strong ranked-based correlations observed in these measures among years (τ > 0.94). A total of 35,486 fishes encompassing 40 species were captured, with Bluegill (Lepomis macrochirus) and Warmouth (Lepomis gulosus) among the most frequently captured species. Limited differences in composition within and among ponds were observed; mean Bluegill multi-gear mean standardized abundance was reduced by 0.49 between 2003 and 2019 in East Cranberry Pond. Across ponds, Bluntnose Minnow (Pimephales notatus) had a relatively high multi-gear mean standardized abundance in 2002 (0.02 ± 0.16 SD) and 2003 (0.01 ± 0.06 SD) but was not captured in 2019 or 2021. Six species were captured in 2002/2003 but not in 2019/2021, and vice versa. The invasive Tubenose Goby (Proterorhinus semilunaris) was detected for the first time in Point Pelee National Park in 2021. The underlying cause of the compositional differences is uncertain but is at least in part the result of intermittent connectivity of wetland habitat with Lake Erie after a recent breach of the barrier beach along with sampling-induced variation. Overall, results confirm the lack of major community shifts through time, provide insight into the spatial and temporal variability of species-specific abundance using passive gears, and inform the design of future monitoring programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».