Spatially Explicit Habitat Characterization, Suitability Analysis, Verification, and Modelling of the Yellow Perch Perca f1avescens (Mitchell 1814) Population in Long Point Bay, Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Different approaches were used to characterize, assess, test and model the fish-habitat interactions of yellow perch in Long Point Bay. Chapter 1 describes the methodologies for explicitly characterizing spatial and temporal habitat through mapping and modelling. Chapter 2 connects habitat and ontogenetic niche shifts in perch life history, with the aim of determining suitable habitat availability for the Long Point Bay perch population. Habitat suitability indices and models were used to map and identify the areas of suitable habitat, including thermal habitat. Chapter 3 compares a known distribution of yellow perch larvae with HSI predictions of habitat suitability as a validation exercise. Abundance and size distributions from the survey were compared to thermal and HSI predictions of suitable habitat to test for correspondence. The relationship between food availability and habitat characteristics, especially vegetation, were also tested. A model was developed in Chapter 4 that concentrated on the first year of life and the effect of consecutive constraints on early life stages with different habitat requirements. The purpose of the model was to compare the potential growth and survival of consecutive life stages in a spatially explicit manner when different habitat-based rules are imposed. The results highlight the importance of life history theory and knowledge of mechanisms used in habitat selection for determining limits to fish production.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».