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Enregistrement W2115487166 · doi:10.47886/9781888569766.ch1

Landscape Influences on Stream Habitats and Biological Assemblages

2006· book-chapter· en· W2115487166 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmerican Fisheries Society eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatContext (archaeology)Landscape ecologyEnvironmental resource managementGeographyEcologyRiver ecosystemTemporal scalesScale (ratio)Spatial ecologyEnvironmental scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<em>Abstract.</em>—Viewing river systems within a landscape context is a relatively new and rapidly developing approach to river ecology. Although the linkages among landscapes and associated physicochemical and biological characteristics of rivers have long been recognized, the development of conceptual frameworks and tools for measuring and synthesizing such linkages is relatively recent. In this book, authors from the United States and Canada explore new ideas about landscape–river relationships, river research, and river management; compile large regional, spatially referenced, survey data sets on river network characteristics; explore and describe patterns and relationships across survey sites, reaches, and catchments; and develop management and decision tools. In synthesizing these chapters, we have identified key challenges to studying and managing landscape–river systems. Key challenges include identifying appropriate units of measurement and interpretation of the river network, understanding how human alterations of land cover modify river characteristics and biological assemblages, understanding and measuring how various spatial-scale factors interactively influence instream habitat and biota, and collecting and gathering appropriate landscape and instream habitat data. This book also reveals the major current knowledge gaps that deserve more attention in landscape–river ecology. These include improving river–landscape classification, capturing appropriate spatial- and temporal-scale data, developing accurate predictive models where study data are limited, and improving our ability to measure connectivity among river segments and their networks. Future research that focuses on overcoming the challenges and filling the knowledge gaps will substantially improve our understanding of river ecosystems, fuel the development of tools for linking the functions and processes operating at different spatial- and temporal-scales, and stimulate the development of new hypotheses and frameworks to provide foundations for the next phases of riverine science and management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations106
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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