Using a Geospatial Model to Relate Fluvial Geomorphology to Macroinvertebrate Habitat in a Prairie River—Part 1: Genus-Level Relationships with Geomorphic Typologies
Notice bibliographique
Résumé
Modern river ecosystems undergo constant stress from disturbances such as bank stabilization, channelization, dams, and municipal, agricultural, and industrial water use. As these anthropogenic water requirements persist, more efficient methods of characterizing river reaches are essential. Benthic macroinvertebrates are helpful when evaluating fluvial health, because they are often the first group to react to contaminants that can then be transferred through them to other trophic levels. Hence, the purpose of this research is to use a geospatial model to differentiate instream macroinvertebrate habitats, and determine if the model is a viable method for stream evaluation. Through the use of ArcGIS and digital elevation models, the fluvial geomorphology of the Qu’Appelle River in Saskatchewan (SK) was assessed. Four geomorphological characteristics of the river were isolated (sinuosity, slope, fractal dimension, and stream width) and clustered through Principle Component Analysis (PCA), yielding sets of river reaches with similar geomorphological characteristics, called typologies. These typologies were mapped to form a geospatial model of the river. Macroinvertebrate data were aligned to the locations of the typologies, revealing several relationships with the fluvial geomorphology. A Kruskal-Wallis analysis and post hoc pairwise multiple comparisons were completed with the macroinvertebrate data to pinpoint significant genera, as related to the geospatial model.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».