Regional variability in Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>) riverscapes: a simple landscape ecology model explaining the large variability in size of salmon runs across Gaspé watersheds, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Kim M, Lapointe M. Regional variability in Atlantic salmon ( Salmo salar ) riverscapes: a simple landscape ecology model explaining the large variability in size of salmon runs across Gaspé watersheds, Canada. Ecology of Freshwater Fish 2011: 20: 144–156. © 2010 John Wiley & Sons A/S Abstract – Atlantic salmon ( Salmo salar ) rivers in the Gaspé Peninsula, Quebec, present a 20 to 1 variability in the average numbers of returning adult salmon per km 2 of watershed area (the ‘specific run size’). These variations are very poorly explained by interbasin differences in total stream length ( R 2 = 0.033, P = 0.533) or in estimates of total area of salmon habitat that fail to take into account complementarity and interconnections across life stage habitats ( R 2 = 0.065, P = 0.448). The relative spatial distribution of three complementary habitat types (adult holding pools, spawning beds, parr habitats) is hypothesised to be an important factor controlling the production of salmon at any given watershed area or given total stream length, and by extension the numbers of adults returning each year to spawn. We developed a simple riverine landscape ecology (or riverscape) model that uses easily accessible topographic map sources to identify optimally productive river segments. These segments were identified based on large‐scale river and valley features and the associated spatial organisation of complementary salmon habitats. We tested the ability of this model to predict salmon run sizes for 14 watersheds in the Gaspé Peninsula. The aggregate length of optimally productive segments, as defined in our model, is a strong predictor of the average size of the annual salmon runs for these watersheds ( R 2 = 0.913, P < 0.0005). Furthermore, specific salmon run sizes were accurately predicted ( R 2 = 0.771, P < 0.0005) after removal of the obvious scale effects of watershed size.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».