DESCRIBING NORTHERN ABALONE, HALIOTIS KAMTSCHATKANA, HABITAT: FOCUSING REBUILDING EFFORTS IN BRITISH COLUMBIA, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
The northern abalone is listed as threatened under the Canadian Species at Risk Act. Northern abalone occur in a wide range of habitats from fairly sheltered bays to exposed coastlines. However, not all habitats are likely to support high abalone densities with large northern abalone that have high fecundity. Therefore, habitats that can support dense concentrations of large abalone would be better suited for aggregation rebuilding projects. Several experimental rebuilding projects are currently underway; the experimental sites were, in general, selected based on abalone presence and relative abundance. This study attempts to describe abalone habitat suitable for rebuilding efforts by using data from surveys completed at the start of the large decline of abalone densities observed in British Columbia (BC). Several areas were surveyed to determine abalone density on the southeast coast of the Queen Charlotte Islands and the north central mainland coast of BC between 1978 and 1980. Habitat data were recorded after each dive, including substrate types and dominant algae cover and species. Four categories of algal types were analyzed based on height and growth patterns: (1) canopy; (2) understorey (large bottom cover); (3) turf (short bottom cover); and (4) encrusting. In addition, an index of wave exposure was also calculated for each site surveyed. Northern abalone density was inversely correlated to mean abalone shell lengths. The exposure index was correlated positively to abalone density but negatively to mean shell length. Regression tree classifications successfully separated habitats of high and low abalone densities, but these differed from habitats classified using mean shell length as the response variable. To optimize rebuilding efforts, a compromise between the two classification models, one with density as the response variable and the other with mean shell length, may have to be developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».