Potential impacts of climate change on the distributions of several common and rare freshwater fishes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Climate change will ultimately affect the supply and quality of freshwater lakes and rivers throughout the world. This study examines the potential impacts of climate change on freshwater fish distributions in Canada. Climate normals data (means from 1961 to 1990) from Environment Canada were used to map current climate found throughout the tertiary watersheds of Canada. Logistic regressions based on these climate data were used to develop predictive presence‐absence equations for (a) common commercially and recreationally important species and (b) an Arctic freshwater species and a freshwater fish species of conservation significance listed by the Committee on the Status of Endangered Wildlife (COSEWIC). The Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis Global Coupled Model 2(IS92a) provided forecasts of Canada's climate in 2020 and 2050. The data from this scenario and the logistic regressions provided a ready framework for predicting the potential distributions of the fishes. Physical and ecological barriers would have to be overcome for the distribution of these species to actually change in response to climate change. Generally, coldwater species may be extirpated from much of their present range while cool and warm‐water species may expand northward. Species that are limited to the most southern regions of the country may expand northwards. A conceptual framework for assessing potential climate change impacts on fishes and the variety of management strategies required to deal with these impacts are discussed. Our forecasts demonstrate the need for climate change assessments in species at risk as well as for common species.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».