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Enregistrement W2068718839 · doi:10.1139/f05-212

A topographic index approach for identifying groundwater habitat of young-of-year brook trout (<i>Salvelinus fontinalis</i>) in the landlake ecotone

2006· article· en· W2068718839 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jason Borwick, Jim Buttle, Mark S. Ridgway

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFontinalisSalvelinusTroutEcotoneHabitatHydrology (agriculture)Environmental scienceGroundwaterSubstrate (aquarium)STREAMSShoreEcologyFisheryGeologyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used a topographic index (TI) approach to link the presence of young-of-year (YOY) brook trout (Salvelinus fontinalis) at groundwater seepage and stream sites in the land–lake ecotone with subwatershed topography surrounding a set of 21 lakes in Algonquin Provincial Park, Ontario. A lakeshore site's TI value was positively related to the temperature difference between the substrate and lake surface, indicating higher TI values were associated with greater groundwater input. YOY brook trout tended to occupy lakeshore sites with relatively large TI values. Groundwater habitat available to YOY brook trout was relatively rare, with only a few sites used consistently on an annual basis. Larger lakes had fewer groundwater habitat sites per unit length of shoreline than smaller lakes. Logistic regression analysis and model selection (via Akaike's Information Criterion) indicated the odds of finding YOY brook trout increased significantly when a site was a stream and, in the summer, when there was a large difference in temperature between lake substrate and lake surface. Most of the stream sites used by brook trout were not on the Ontario base map system but were revealed by the TI approach.

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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,301

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations27
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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