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Enregistrement W2046847110 · doi:10.1139/f07-191

Trait patterns of aquatic insects across gradients of flow-related factors: a multivariate analysis of Canadian national data

2008· article· en· W2046847110 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Nelli Horrigan, Donald J. Baird

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraitEcologyMultivariate statisticsTaxonBiologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-scale comparisons of aquatic bioassessment metrics based on taxonomic composition are currently constrained by the biogeographic limitations of taxon occurrence. The use of species trait patterns offers a possibility to overcome this constraint. We examine the assertion that the trait composition of aquatic insect communities changes in a consistent manner along similar environmental disturbance gradients by evaluating relationships between traits and three flow-related variables (velocity, water temperature, and dissolved oxygen) in 13 independently collected Canadian data sets. Certain trait states such as low crawling rate, common occurrence in drift, short adult life span, erosional rheophily, medium size at maturity, and cold or cool thermal preference were consistently sensitive to all three flow-related factors, velocity in particular, despite biogeographic differences in faunal composition. Trait modalities exhibiting the highest mean correlation with velocity, temperature, and dissolved oxygen were identified, and the potential confounding effect of trait “syndromes” was addressed by restricting the selection of flow-sensitive traits to those with high evolutionary lability. The results of the study provide a basis for the future development of flow bioassessment metrics at the national Canadian scale and potentially at the international scale.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations59
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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