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Enregistrement W2062754065 · doi:10.1577/t03-095.1

Impact of Oligotrophication, Temperature, and Water Levels on Walleye Habitat in the Bay of Quinte, Lake Ontario

2004· article· en· W2062754065 sur OpenAlexafffundabout
Cindy Chu, Charles K. Minns, James E. Moore, Éric Millard

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaMinistry of Natural Resources
Mots-clésBayHabitatFisheryEnvironmental sciencePopulationEcologyOceanographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent environmental changes in the Bay of Quinte, Lake Ontario, have coincided with a decline in the stocks of walleye Sander vitreus. Suitable habitat supply was estimated in three sections of the bay during the summers of 1972–2001 to assess its role in the decline. An empirical model was developed to predict suitable habitat area for walleyes based on their preferences for cool water and low light intensity. The results indicated that lack of suitable light limits walleye habitat in the bay. Walleye habitat in the shallow upper bay has decreased at the rate of 34 ha/year since the invasion of dreissenid mussels in 1994, while that in the middle and lower bays has remained abundant. Walleye stocks and suitable habitat in the upper bay have both declined since the early 1990s. However, this pattern has not been consistent through time and suggests that other factors have also affected the Bay of Quinte walleye population. The analyses developed here can be used as a tool to enhance the assessment of walleye habitat dynamics in the Bay of Quinte and allow us to examine the impact of oligotrophication on the habitat of an important recreational and commercial species.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations54
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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