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Enregistrement W2182288700 · doi:10.1139/f2012-105

Long-term assessment of the effect of introduced predatory fish on minnow diversity in a regional protected area

2012· article· en· W2182288700 sur OpenAlexafffundvenueabout
James K. Aiken, C. Scott Findlay, François Chapleau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPiscivoreMinnowSpecies richnessEcologyGeographyBiodiversityTemperate climatePhoxinusFisheryFish <Actinopterygii>BiologyPredationPredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduced piscivorous fishes had a dramatic impact on small-bodied fish species diversity of small temperate lakes in Gatineau Park, Quebec, Canada, on the basis of three surveys carried out over a 38-year period from 1970 to 2007. For three overlapping sets of lakes based on different combinations of survey years (lakes surveyed in 1970–1971, 1991–1992, and 2006–2007 (N = 14); lakes surveyed in 1970–1971 and 2006–2007 (N = 21); and lakes surveyed in 1991–1992 and 2006–2007 (N = 16)), those with introduced piscivores showed substantial and consistent temporal declines in average minnow species richness but much weaker, if any, declines in total species richness. By contrast, lakes without introduced piscivores showed no such decline. Whereas lakes without piscivores showed a strong species–elevation relationship early in the record, the strength of this relationship was much lower in lakes with introduced piscivores. Moreover, the strength of the species–elevation relationship declined precipitously over time in lakes with introduced piscivores, but remained stable in lakes where introduced piscivores were absent. The negative impact of piscivore introductions on small-bodied fish biodiversity in small lakes underscores the importance of action to mitigate the risk of future introductions or invasions.

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)0,001
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 enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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