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Enregistrement W2509238387 · doi:10.1139/cjfas-2015-0589

Current landscapes and legacies of land-use past: understanding the distribution of juvenile coho salmon (<i>Oncorhynchus kisutch</i>) and their habitats along the Oregon Coast, USA

2016· article· en· W2509238387 sur OpenAlexvenueno aff
E. Ashley Steel, Ariel Muldoon, Rebecca Flitcroft, Julie Firman, Kara Anlauf‐Dunn, Kelly M. Burnett, Robert J. Danehy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest Research StationU.S. Forest ServiceU.S. Department of AgricultureCollege of Engineering, Michigan State UniversityNational Council for Air and Stream ImprovementMichigan State University
Mots-clésOncorhynchusHabitatJuvenileEcologyGeographyFisherySpatial distributionLand managementCurrent (fluid)Environmental scienceLand useFish <Actinopterygii>OceanographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Oregon Coast landscape displays strong spatial patterns in air temperature, precipitation, and geology, which can confound our ability to detect relationships among land management, instream conditions, and fish at broad spatial scales. Despite this structure, we found that a suite of immutable or intrinsic attributes (e.g., reach gradient, drainage area, elevation, and percent weak rock geology of the catchments draining to each of our 423 study reaches) could explain much of the variation in pool surface area across the landscape and could contribute to an estimate of how many juvenile coho salmon (Oncorhynchus kisutch) one might expect to find in those pools. Further, we found evidence of differences in pool surface area across land ownership categories that reflect differing management histories. Our results also suggest that historical land and river management activities, in particular splash dams that occurred at least 50 years ago, continue to influence the distribution of juvenile coho salmon and their habitats today.

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)0,001
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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