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Enregistrement W2031524771 · doi:10.1139/f00-239

What controls who is where in freshwater fish communities the roles of biotic, abiotic, and spatial factors

2001· article· en· W2031524771 sur OpenAlexvenueno aff
Donald A. Jackson, Pedro R. Peres‐Neto, Julian D. Olden

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbiotic componentBiotic componentEcologyPredationCompetition (biology)CommunitySpatial ecologyCommunity structureBiologyResistance (ecology)Environmental scienceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine evidence for the structuring of fish communities from stream and lake systems and the roles of biotic, abiotic, and spatial factors in determining the species composition. Piscivory by fish is a dominant factor in both stream and lake systems whereas evidence for the importance of competition appears less convincing. Within small streams or lakes, the impact of predation may exclude other species, thereby leading to mutually exclusive distributions and strong differences in community composition. Within a geographic region, abiotic effects frequently dictate the relative importance of piscivory, thereby indirectly influencing the composition of prey species present. The spatial scale of studies influences our perceived importance of biotic versus abiotic factors, with small-scale studies indicating a greater importance of competition and large-scale studies emphasizing abiotic controls. The scale of the individual sites considered is critical because smaller systems have higher variability and wider extremes of conditions than larger lakes and rivers. The stability of physical systems and degree of spatial connectivity contribute to increased diversity in both larger stream and larger lake systems. We identify challenges and needs that must be addressed both to advance the field of fish community ecology and to face the problems associated with human-induced changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 080
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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