Projecting cold-water fish habitat in lakes of the glacial lakes region under changing land use and climate regimes
Notice bibliographique
Résumé
Cold-water habitat in lakes is projected to decrease under future climate scenarios, and existing trends suggest such declines are already impacting cold-water fish populations. Herein, we predict the effects of future climate and land use change on cold-water fish habitat in the glacial lakes of the upper midwestern US. Ecoregion-specific, regional regression models were developed to predict annual phosphorus loading rates to lakes based on land use and hydrology and coupled to a previously developed fish habitat model. Outputs from one land use change model and three global climate models were then used to project future cold-water habitat. Significant decreases in cold-water habitat quality were projected in all four ecoregions of the study region, with increases in air temperature generally having greater impacts on habitat than land use changes. Projected localized increases in urbanization and corn acreage were found to degrade cold-water habitat for a subset of lakes in all ecoregions. For cisco (Coregonus artedi), the most thermally tolerant of the four species considered, it was found that most of the highest quality (tier 1) refuge lakes will shift to lower quality (tier 2) lakes with adequate habitat, and about half of the tier 2 lakes will shift to tier 3 (non-refuge) lakes with marginal habitat.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».