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Enregistrement W2041363970 · doi:10.1080/02755947.2014.1001044

Applicability and Interpretation of Fish Indices of Biotic Integrity (IBI) for Bioassessment in the Upper Midwest

2015· article· en· W2041363970 sur OpenAlexaff
Stephanie A. Ogren, Casey J. Huckins

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensGovernment of Canada
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesMichigan Technological UniversityU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésIndex of biological integrityIbisSTREAMSEnvironmental scienceWatershedComparabilityBiotic indexFish <Actinopterygii>Index (typography)EcologyWater qualityFisheryBiologyComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiple fish-based indices of biotic integrity (IBIs) and biological condition gradient models have been developed and validated to assess ecological integrity in the Laurentian Great Lakes region. We evaluated the applicability and effectiveness of using fish community indices for assessing site integrity in central Great Lakes streams, which have diverse temperature regimes and can be classified as warmwater, coolwater, or coldwater. Sites with different thermal regimes require different assessment tools to ensure comparability. Streams in the Big Manistee River watershed, Michigan, are near thermal thresholds for classification as coolwater or coldwater. We evaluated two coolwater and three coldwater indices developed for Upper Midwest streams. Output from coolwater indices were not correlated with coldwater index outputs and did not discriminate among the stream systems we evaluated. In monitoring temporal patterns over time (2002–2010), we found that coldwater indices showed similar patterns and agreed in relative scoring of sites from high to low. The three coldwater indices also similarly discriminated among stream systems; however, when the coldwater indices were used for specific site assessments, they produced differential results. Depending on which index was applied, a single site could be classified into three different levels of quality. This highlights the importance of index selection for management actions. An understanding of the factors that drive the indices and an understanding of reference conditions are imperative for effective use of fish-based IBIs in the Upper Midwest. Received July 15, 2014; accepted December 12, 2014

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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