Interactions between natural-occurring landscape conditions and land use influencing the abundance of riverine smallmouth bass, <i>Micropterus dolomieu</i>
Notice bibliographique
Résumé
This study examined how interactions between natural landscape features and land use influenced the abundance of smallmouth bass, Micropterus dolomieu , in Missouri, USA, streams. Stream segments were placed into one of four groups based on natural-occurring watershed characteristics (soil texture and soil permeability) predicted to relate to smallmouth bass abundance. Within each group, stream segments were assigned forest (n = 3), pasture (n = 3), or urban (n = 3) designations based on the percentages of land use within each watershed. Analyses of variance indicated smallmouth bass densities differed between land use and natural conditions. Decision tree models indicated abundance was highest in forested stream segments and lowest in urban stream segments, regardless of group designation. Land use explained the most variation in decision tree models, but in-channel features of temperature, flow, and sediment also contributed significantly. These results are unique and indicate the importance of natural-occurring watershed conditions in defining the potential of populations and how finer-scale filters interact with land use to further alter population potential. Smallmouth bass has differing vulnerabilities to land-use attributes, and the better the natural watershed conditions are for population success, the more resilient these populations will be when land conversion occurs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».