Watershed, reach, and riparian influences on stream fish assemblages in the Northern Lakes and Forest Ecoregion, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed data from 79 watersheds in an undegraded U.S. ecoregion to identify key environmental factors that explained stream fish assemblage patterns and to evaluate the relative influence of environmental factors operating at different spatial scales. A few key factors from the watershed, reach, and riparian scale explained a significant amount of the variance in fish attributes. Three environmentfish associations were evident. Top carnivores and intolerant cold-water fishes were associated with relatively narrow, deep, high-gradient, cold streams with strong groundwater inputs. Tolerant cyprinids occurred in small streams with low groundwater input, low dissolved oxygen, and abundant macrophytes. A diverse assemblage (Cyprinidae, Catostomidae, Centrarchidae, Percidae) existed in warm, wide streams in watersheds dominated by lacustrine sand and gravel geology and abundant wetlands and lakes. Overall, reach-scale variables directly explained the most, watershed-scale variables less, and riparian-scale variables the least variation in fish attributes. Watershed and riparian variables had indirect connections with fishes through their direct influence on reach variables. In conjunction with findings from more degraded regions, we conclude that the relative influence of reach-scale variables on fishes are greatest in undegraded areas and that direct effects of watershed-scale variables are increasingly important as human modifications of the landscape increase.
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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 ».