Spatial variability of thermal regimes and other environmental determinants of stream fish communities in the Great Lakes Basin, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Temperature is one of the most important environmental variables in stream ecosystems because it affects the growth, survival and distribution of stream biota. This study examined if the spatial variability of thermal regimes and 18 other environmental variables were associated with fish communities in watersheds throughout the Great Lakes Basin (GLB), Ontario. The thermal regimes were defined as regimes 1, 2 and 3 and had maximum water temperatures of 26.4, 28.4 and 23.5°C, and spring warming rates of 0.20, 0.12 and 0.10 °C d −1 , respectively. The spatial variability of the thermal regimes (VTR) within the watersheds was summarized into four VTR groups: S1, S2, M23 and M123. Stream sites in S1 watersheds had temperatures characteristic of regime 1 whereas stream sites in S2 watersheds followed regime 2. M23 watersheds had sites with a mix of regimes 2 and 3 whereas M123 watersheds had all three thermal regimes at sites throughout watersheds. Canonical correspondence analysis (CCA) indicated that 16% of the variation in fish communities was related to the spatial VTR in the watersheds. Forward selection CCA indicated that elevation, the S1 VTR group, sparse forest cover, wetland area, base flow index (groundwater discharge potential), flow and industrial stress explained 42% of the variance in the fish communities. Simplified indicator species analysis (ISA) showed that different species could be used as indicators for each of the VTR groups. Human activities such as industrial development, deforestation, groundwater withdrawal and flow alteration all may affect the environmental variables related to stream fish communities. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».