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Enregistrement W7162087601 · doi:10.82308/43712

Life history responses of yellow perch (Perca flavescens) to mass removal

2005· dissertation· en· W7162087601 sur OpenAlexaboutno aff
Ng, Rebecca Yuen Wah, 1977-

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerchPopulationFecundityPredationZooplanktonTroutLife historyPercidae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the life history responses of yellow perch to mass removal and the potential for population recovery. We removed approximately 94% of a perch population from Nepawin Lake, a 35 hectare oligotrophic lake in Algonquin Provincial Park, Ontario, as part of a study designed to enhance the recruitment success of brook trout. Several response variables were examined both before and after mass removal: (1) condition, which includes growth, diet and overall condition responses, and (2) reproduction, which includes size at maturity and fecundity. We examine the question of whether compensatory life history responses in the yellow perch will overcome brook trout predation leading to a reestablishment of a high density perch population. Results showed that prior to the manipulation, perch exhibited a narrow size distribution, high dietary overlap, and low condition, typifying a stunted population. After mass removal, the perch population remained in a narrow size distribution, exhibited decreased growth rates for older age classes, showed increased mean condition and increased consumption of zooplankton in all size classes. Perch also exhibited increased size at maturity and decreased fecundity immediately following the mass removal. A time lag is expected before compensatory recruitment is possible in the population, but it is likely that the perch will recover from the mass removal because of strong age 0+ and 1+ cohorts. However, stunting and bottlenecking may still occur in the population. Continued monitoring and management is necessary to observe further changes to the perch population dynamics in Nepawin Lake.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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