Estimation of salmonid habitat growth potential through measurements of invertebrate food abundance and temperature
Notice bibliographique
Résumé
Criteria used to characterize lotic salmonid habitat suitability are often based on correlations between physical habitat characteristics and salmonid abundance. Focusing on physical habitat features ignores other habitat components, such as an adequate food supply, that limit the amount of energy available for growth and survival. We tested the degree that food availability and temperature influence lotic salmonid consumption and growth rates and outline an approach for assessing habitat quality based on measurements of these features. We collected benthic and drifting invertebrate abundances, stream temperatures, and juvenile steelhead – rainbow trout (Onchorhynchus mykiss gairdneri) summer growth rates among nine stream segments in central Oregon. Stream temperatures and growth rates were used in bioenergetics model simulations to estimate O. mykiss consumption rates. The variation in O. mykiss consumption rates was explained by measurements of total drift biomass along a type II predator response curve (R 2 = 0.71). This simplified foraging relationship between food abundance and consumption is then used to estimate the consumption component of the bioenergetics model to allow estimation of salmonid growth potential. Validation of the growth potential model produced reasonably accurate estimates of fish growth rates at reaches within the study area and precise but biased estimates in novel systems. While additional reach-level habitat information may be required to make the model more generalizable, the assessment of invertebrate food availability offers a simple yet powerful approach for describing the growth potential of stream habitat.
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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 | 0,000 | 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 ».