Development and evaluation of a habitat suitability model for young lake sturgeon (<i>Acipenser fulvescens</i>) in the North Channel of the St. Clair River, Michigan
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the quantity, quality, and spatial distribution of riverine nursery habitat for larval, young-of-year (YOY), and juvenile (<500 mm) lake sturgeon (Acipenser fulvescens) in the North Channel of the St. Clair River (SCR), Michigan, using habitat suitability modeling (HSM) and fish collections. This HSM was developed using georeferenced habitat information on substrates, invertebrate densities, benthic flow velocities, and water depth. High-quality habitat comprised 29.1% of the study area, primarily in river bends and other areas where water velocities were highly varied. In all, 283 larval lake sturgeon were collected, with the majority found in high-quality habitat (81%) and heavily clustered in three locations (91.2% of total catch). Substrate composition and benthic flow velocity were the best indicators of observed larval catch-per-unit-effort (CPUE) patterns. Available data on captured YOY and juveniles were used to corroborate modeled habitat output and revealed strong associations between modeled habitat conditions and young lake sturgeon presence. An abundance of suitable habitat for young lake sturgeon within the North Channel of the SCR suggests that lack of suitable spawning habitat or high mortality early in life limits recruitment success in this system.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».