Influence of shoreline features on fish distribution in the Laurentian Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we used assembled fish distributions (over 9500 field observations) and correlated them with 11 categories of the Great Lakes shoreline (i.e., bedrock, bluff, coarse beach, sandy beach dune, sandysilty bank, clay bank, low riverine coastal plain, composite, wetland, artificial, and unclassified) to validate the appropriateness of classifying Great Lakes fishes into three species complexes (taxocenes) that account for differences in their dependence on shoreline features. A χ2 goodness-of-fit test with Bonferroni correction indicated a significant positive association between the presence of fish and three shoreline classes: wetland, sandy beach dune, and bluff. The Dutilleul modified t test was used to quantify the correlation between wetlands and distribution of the 25 most abundant species and those of different functional groupings. Our results confirm that (i) the Great Lakes fish community utilizes certain shoreline features (especially wetlands) disproportionately to their availability, (ii) the distribution of wetland-associated taxa is influenced by wetland type (i.e., protected embayment versus open-shoreline wetland), and (iii) the preferred utilization of coastal wetlands by a majority of the fish community is consistent across geographical scales, from the local site to the entire Great Lakes shoreline.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».