Relationship between Habitat Quality and Occurrence of the Threatened Black Redhorse (Moxostoma duquesnei) in Lake Erie Tributaries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recovery planning for the nationally threatened black redhorse (Moxostoma duquesnei) is limited by a lack of knowledge regarding species ecology, population size and factors that affect distribution and abundance. Generalized additive models (GAM) were used to evaluate the influence of habitat quality on the distribution of the black redhorse in the Grand River (Ontario) and 11 western Lake Erie tributaries (Ohio). Black redhorse were captured at 26% of Grand River sites and 6% of western Lake Erie tributary sites. In western Lake Erie tributaries, black redhorse were more likely to be found at sites of intermediate upstream drainage area (a surrogate for watercourse size) and less likely to be found at sites with poor substrate, pool, cover and channel conditions. In the Grand River, occurrence was negatively associated with higher gradients and small and large upstream drainage areas. Habitat quality was found to be associated with the distribution of golden redhorse (M. erythrurum) but not the other two co-occurring redhorse species. Site occupancy was negatively associated with poor substrate and pool conditions. Results from this study indicate that, in areas of black redhorse occurrence, river reaches with clean, coarse bed material, well-developed riffles and pools, and stable channels require specific protection. Repatriation efforts in formerly occupied watercourses will likely require restoration of the condition of these habitats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».