Effect of the spatial arrangement of habitat patches on the development of fish habitat models in the littoral zone of a Canadian Shield lake
Notice bibliographique
Résumé
We developed fish habitat models in a Canadian Shield lake using (i) a sampling-site approach based on analytical units having a surface area equal to that of sampling sites (S ~ 200 m2), (ii) a constant-multiple approach in which the analytical units constituted grouping of adjacent sampling sites in units of increasing sizes (e.g., 2S or 3S), and (iii) a habitat-patch approach in which only contiguous sampling sites with similar environmental characteristics were merged. The best models explaining within-lake variations in fish density, biomass, and community structure on the littoral zone were obtained using the constant-multiple approach, but the predictive power of these models was highly variable (0 < R2 < 0.9) compared with the habitat-patch approach (0.27 < R2 < 0.49). For these approaches, intrinsic variables (estimated inside the analytical units) explained on average 16%27% of the variations of fish descriptors compared with 6%32% for extrinsic variables (observed outside analytical units or related to the spatial arrangement of habitat characteristics). Our study suggests that habitat patches are reliable analytical units with which to develop fish-habitat models. Our study also indicates that inclusion of variables that refer to landscape characteristics may significantly improve the predictive power of fish habitat models.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».