Fish habitat management implications of the summer habitat use by littoral fishes in a north temperate, mesotrophic lake
Notice bibliographique
Résumé
Compensation measures in response to Fisheries and Oceans Canada (DFO) Policy for the Management of Fish Habitat includes provisions for habitat creation and enhancement. Thus, an assessment of nearshore habitat utilization patterns by fishes is needed to put DFO compensation measures in the context of the "no net loss of the productive capacity of fish habitat" directive. Measures of abundance, richness, and diversity of fishes were compared across nine habitat types in a lake using rapid visual underwater assessment. Multivariate analyses separated habitats into three groups and identified two distinct species assemblages. Most species were associated with macrophytes, but a few were primarily associated with rocky substrate. Shallow mud (open) habitats contained significantly fewer species and had lower mean scores and diversity than all other habitat types. Rocky habitats had lower mean scores and diversity than some vegetated habitat types containing similar fish assemblages. Surprisingly, within-site fish assemblage heterogeneity was similar to among-site heterogeneity, and among-habitat heterogeneity was lower than within-habitat heterogeneity, further supporting our inability to distinguish among vegetated habitat types. Our results suggest that habitat heterogeneity is critical in maintaining diverse communities and that compensation measures should account for differences in fishhabitat associations among varied habitats.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».