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Enregistrement W2170042539 · doi:10.1139/f05-256

Effects of low-head barriers on stream fishes: taxonomic affiliations and morphological correlates of sensitive species

2006· article· en· W2170042539 sur OpenAlexafffundvenue
Robert L. McLaughlin, Louise Porto, David L. G. Noakes, Jeffrey R. Baylis, Leon M. Carl, Hope R. Dodd, Jon D. Goldstein, Daniel B. Hayes, Robert G. Randall

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaCollege of Engineering, Michigan State UniversityU.S. Fish and Wildlife ServiceWisconsin Department of Natural ResourcesMinistry of Natural Resources
Mots-clésPetromyzonElectrofishingSTREAMSTaxonTaxonomic rankTributaryBiologyLampreyEcologySpecies richnessHabitatFisheryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-head barriers used in the control of parasitic sea lamprey (Petromyzon marinus) in the basin of the Laurentian Great Lakes can alter the richness and composition of nontarget fishes in tributary streams. Identification of taxa sensitive to these barriers is an important step toward mitigating these effects. Upstream–downstream distributions of fishes in 24 pairs of barrier and reference streams from throughout the basin were estimated using electrofishing surveys. For 48 common species from 34 genera and 12 taxonomic families, 8–19 species, 5–16 genera, and 2–7 families showed evidence of being sensitive to barriers, with the variation in number depending on the statistical measure applied. Barriers did not differentially affect species from certain genera or families, nor did they affect species of certain body form. Therefore, taxonomic affiliation and swimming morphology are not useful for predicting sensitivity to barriers for fishes that co-occurred with sea lampreys but were not sampled adequately by our survey. Our estimates of sensitivity will help fisheries managers make sound, defensible decisions regarding the construction, modification (for fish passage), and removal of small, in-stream barriers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations79
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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