Landscape models to understand steelhead (<i>Oncorhynchus mykiss</i>) distribution and help prioritize barrier removals in the Willamette basin, Oregon, USA
Notice bibliographique
Résumé
We use linear mixed models to predict winter steelhead (Oncorhynchus mykiss) redd density from geology, land use, and climate variables in the Willamette River basin, Oregon. Landscape variables included in the set of best models were alluvium, hillslope < 6%, landslide-derived geology, young (<40 years) forest, shrub vegetation, agricultural land use, and mafic volcanic geology. Our approach enables us to model the temporal correlation between annual redd counts at the same site while extracting patterns of relative redd density across sites that are consistent even among years with varying strengths of steelhead returns. We use our model to predict redd density (redds per kilometre) upstream of 111 probable migration barriers as well as the 95% confidence interval around the redd density prediction and the total number of potential redds behind each barrier. Using a metric that incorporates uncertainty, we identified high-priority barriers that might have been overlooked using only stream length or mean predicted fish benefit and we clearly differentiated between otherwise similar barriers. We show that landscape features can be used to describe and predict the distribution of winter steelhead redds and that these models can be used immediately to improve decision-making for anadromous salmonids.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».