Predictive Value of a Lake Sturgeon Habitat Suitability Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although many fish habitat suitability models (HSMs) have been developed and used in wildlife management and conservation planning, comparatively few have been independently validated. Given the importance of such models in habitat management and conservation policy, the extent to which they accurately predict population parameters (e.g., abundance or recruitment) is a critical issue. Here we apply an HSM recently developed for lake sturgeon Acipenser fulvescens in northern rivers to three reaches of the Ottawa River, using measurements of the model's key variables (substrate type, water depth, and velocity) to generate spatially explicit predictions of habitat suitability. We then test the predictive power of the model by comparing lake sturgeon catch per unit effort (CUE) when using short-set gill nets in areas predicted to have good (habitat suitability index values >0.6) and poor (values < 0.3) adult and juvenile foraging habitats. Consistent with model predictions, significantly more lake sturgeon were caught at sites within river reaches predicted to be of high quality than at those predicted to be of low quality. Moreover, the average CUE at the reach scale correlated positively with the average predicted habitat foraging quality. On the other hand, the predictive power was generally low, such that most of the variation in CUE was unexplained by the fitted models. These results suggest that although the lake sturgeon HSM developed for northern rivers has some predictive power in other contexts, the uncertainty of its predictions is still rather high. We suggest that (1) considerably more effort be devoted to the independent validation of both existing HSMs and those still in development and (2) in the absence of independent validation and bona fide estimates of their predictive power, such models be used circumspectly in conservation management and planning.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».