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The Influence of Habitat Features on the Biomass and Distribution of Three Species of Southern Ontario Stream Salmonines

2000· article· en· W2035169477 sur OpenAlexafffundabout
Christine L. Stoneman, Michael L. Jones

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryTrent University
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésHabitatBiomass (ecology)Distribution (mathematics)EcologyEnvironmental scienceGeographyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed models to predict habitat use and productive capacity of brook trout Salvelinus fontinalis, brown trout Salmo trutta, and rainbow trout Oncorhynchus mykiss in southern Ontario streams using readily measured habitat variables. We collected habitat and fish biomass data from 118 streams distributed throughout southern Ontario. Our habitat variables included those for morphology and substrate, water quality, instream physical habitat types, and bank vegetation. We used trout biomass, estimated from a single-pass electrofishing technique, as our indicator of site productive capacity. A discriminant function model showed modest separation among sites with low, moderate, high, and very high total trout biomass, based on differences in water temperature, percent pools, substrate, and cover. The discriminant function correctly classified sites in 80 of 118 cases. A regression tree model indicated that water temperature was by far the most important habitat variable at distinguishing sites with differing total trout biomass. A second, species-level discriminant analysis showed better separation among sites (65 of 82 cases correctly classified) where trout biomass was dominated by rainbow, brook, or brown trout; this was based on differences in water temperatures, percent pools, substrate size, average competitor biomass, and cover. A classification tree model yielded similar results. Our results are consistent with an earlier modeling effort to predict trout biomass from habitat in southern Ontario streams. Our findings add to those by (1) increasing the geographic breadth of the data used to fit the models, (2) providing a model for which all the requisite data for a site can be collected in a single day, and (3) showing that species-level models are better at linking habitat to fish biomass than are total trout biomass models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations70
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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