Identifying a suite of surrogate freshwaterscape fish species: a case study of conservation prioritization in Ontario's Far North, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freshwater ecosystems are among the most threatened ecosystems on the planet, yet freshwater fish species are frequently overlooked in conservation planning initiatives. Ontario's Far North (OFN) in Canada is at present one of the largest relatively intact landscapes in North America with 11% of the total area covered by freshwater ecosystems, not including wetlands. Resource development is being planned for OFN but due to the paucity of data on fish species and the freshwater ecosystems they inhabit, the freshwaterscape is largely being overlooked. Given the importance of freshwater resources in OFN, existing information on fish species in OFN was compiled and assessed using the Landscape Species Approach (LSA) on this freshwaterscape. The LSA is a species‐based conservation planning tool developed for terrestrial conservation that is constructed around the identification of focal species for a given landscape. An analysis of 14 large‐bodied candidate freshwater species, including their area requirements, habitat use, ecological function, socio‐economic function and vulnerability to threats was used to identify three freshwaterscape species: lake sturgeon, lake trout, and walleye. The identification of these species and their ecological requirements suggests a starting place for research, management, and conservation of freshwater resources in OFN before large‐scale landscape changes. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».