Quantifying the effectiveness of regional habitat quality index models for predicting densities of juvenile Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract – The suitability of using regional Habitat Quality Index (HQI) models for predicting distributions of juvenile salmon ( Salmo salar L.) was examined using data acquired from selected rivers within Québec, Canada. Regional HQI models were derived by identifying preferences of salmon fry and parr for the habitat properties of flow velocity, water column depth and granulometric index (an index of substrate size) for groups of rivers. These were compared with local HQI models, derived from preferences for habitat properties within individual rivers. Relationships between HQI values and densities of juvenile salmon were established through the use of nonlinear regression. In all cases, the regional HQI models were less effective for explaining distributions of juvenile salmon than local HQI models based on individual rivers. Regional HQI models were relatively ineffective when the habitat characteristics of the river to which they were applied differed greatly from the characteristics of the other rivers within the region. It is inferred that the relationship between the effectiveness of the regional HQI model and the difference in characteristics between individual rivers and those of the region may be used in an a priori determination of whether a regional HQI may be applied effectively to any given river.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».