Regional, watershed, and site-specific environmental influences on fish assemblage structure and function in western Lake Superior tributaries
Notice bibliographique
Résumé
The relative importance of regional, watershed, and in-stream environmental factors on fish assemblage structure and function was investigated in western Lake Superior tributaries. We selected 48 second- and third-order watersheds from two hydrogeomorphic regions to examine fish assemblage response to differences in forest fragmentation, watershed storage, and a number of other watershed, riparian, and in-stream habitat conditions. Although a variety of regional, fragmentation, and storage-related factors had significant influences on the fish assemblages, water temperature appeared to be the single most important environmental factor. We found lower water temperatures and troutsculpin assemblages at lower fragmentation sites and higher temperatures and minnowsuckerdarter assemblages as storage increased. Factors related to riparian shading and flow separated brook trout streams from brown trout (Salmo trutta) rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) streams. Functionally, fish assemblages at lower fragmentation sites were dominated by cold-water fishes that had low silt tolerance and preferred moderate current speeds, while fishes with higher silt tolerances, warmer temperature preferences, and weaker sustained swimming capabilities were most common at higher storage sites. Our results suggest that site-specific environmental conditions are highly dependent on regional- and watershed-scale characters and that a combination of these factors operates in concert to influence the structure and function of stream fish assemblages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».