Among- and within-tributary responses of riverine fish assemblages to habitat featuresContribution of the Group for Interuniversity Research in Limnology (GRIL). We dedicate this paper to the memory of our colleague Réjean Fortin.
Notice bibliographique
Résumé
We quantified fish abundance and environmental variables at 170 sites distributed among 11 tributaries of the Ottawa River, Quebec, Canada, to assess the relative importance of among- and within-tributary variation in riverine fish assemblages. Additionally, we determined (i) which environmental variables were most strongly associated with each type of variation and (ii) whether ecomorphological traits in fish assemblages were predictably related to environmental gradients. Partitioning of variation by means of partial ordination indicated that assemblages were less variable among (38.7% of the total variation) than within (61.3%) tributaries. Water transparency singly accounted for 33.3% of the variation among tributaries, whereas macrophyte cover and river width jointly accounted for 8.3% of the variation within tributaries. These results suggests that differences in habitat features among tributaries may account for a substantial fraction of the predictable variation in assemblage structure at the watershed scale, an aspect not emphasized in previous studies of riverine fish assemblages. Mixed regression analyses relating ecomorphological traits to environmental variables showed that the environmental variables most strongly associated with assemblage structure were significantly related to traits associated with predator avoidance or foraging efficiency.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».