Resource selection functions for age-0 Arctic grayling (<i>Thymallus arcticus</i>) and their application to stream habitat compensation
Notice bibliographique
Résumé
We developed resource selection functions (RSFs) for young-of-the-year (YOY) Arctic grayling (Thymallus arcticus) in a natural Barrenlands stream and used them to assess the habitat in an artificial stream created as part of a habitat compensation agreement in the Canadian Arctic. The model for small (1521 mm) grayling explained 55% of the variation in habitat use and included water velocity, average water depth, and percentage of detritus and fines. The model for large (3857 mm) grayling explained 36% of the variation in habitat use and included water depth, percentage of detritus and fines, and several cover variables. Model validation using a withheld sample of data indicated that the models provided good fits to the data, correctly classifying 7175% of habitat-use locations. Applying the RSFs to observed habitat use in the artificial stream indicated an abundance of quality habitat for small grayling, but a paucity for the larger YOY. These results reflect an ontogenetic shift in habitat requirements, from the simple needs of small YOY to the more complex demands of larger YOY, demands that could not be well met by the artificial stream. We suggest that this inability contributed to the poor productive capacity of the artificial stream.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».