Two analytical approaches for quantifying physical habitat as a limit to aquatic ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An early activity in any environmental flow study is the identification of factors limiting both human and environmental benefits derived from the aquatic ecosystem. Limiting factors include (1) physical habitat, (2) water quality, especially water temperature, (3) energy inputs from the watershed, (4) biotic interaction between species, and (5) characteristics of the streamflow regime. Physical habitat is a necessary, but not sufficient, condition for aquatic animals. We present two analytic approaches potentially useful in quantifying limiting factors: quantile regression analysis and dynamic models. Both of these tools are helpful in understanding limits on the aquatic ecosystem caused by characteristics of the physical habitat and other factors. The quantile regression analysis case study presented is for twenty Atlantic salmon streams in Newfoundland Canada, and shows that physical habitat may be limiting along with organic anions and nitrates. The population model example shows that multiple factors may limit fish production, and the importance of a factor can vary between years. The population model calculates mortality as a function of the time series of water temperatures (in turn affecting in vivo egg, fry, and parr lifestages) and dynamic streamflow (affecting the probability of redd superimposition, as well as egg incubation and fry habitat quantity). In any given year, it is the combination of one or more of these factors that tend to control salmon production in the modeled river. Both techniques can help elucidate the relative contribution of the array of potential limiting factors.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».