Lake Erie beaches: diel variation in fish assemblage structure and implications for monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of temporal variation in nearshore Laurentian Great Lakes fish assemblages is important for understanding species–habitat associations, how abiotic and biotic influences vary temporally, and when sampling should occur. Using spring and fall seining data from Lake Erie beaches, we compared day and night fish assemblages and tested for differences among sampling periods. Beaches were utilized by a diverse collection of Lake Erie basin fishes (one-third of known species). During all sampling periods, catches were dominated by cyprinid species (53–91%), and by invertivores and planktivorous fishes. Diel differences were detected in abundance, species richness and assemblage structure. Multivariate analyses (canonical analysis of principal coordinates) indicated that season had a larger influence on fish assemblage structure than diel period. Given observed temporal variation in assemblage structure, studies of Laurentian Great Lakes beach fishes should be restricted to a single time period (e.g. day-time spring sampling), or adopt sampling designs that permit diel period and season to be included as factors in analyses. Second, the large seasonal variation in assemblage composition combined with higher night species richness indicates that night sampling during both spring and fall would be the most efficient and comprehensive approach for beach fish inventory.
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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 ».