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Enregistrement W2578431213 · doi:10.1139/cjfas-2016-0361

Fish assemblages in agricultural drains are resilient to habitat change caused by drain maintenance

2017· article· en· W2578431213 sur OpenAlexaffvenueabout
Belinda Ward-Campbell, Karl Cottenie, Nicholas E. Mandrak, Robert L. McLaughlin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoFisheries and Oceans CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatBiodiversityFisheryAgricultureFish <Actinopterygii>Environmental scienceDiversity of fishResource (disambiguation)Abundance (ecology)Environmental resource managementEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A better understanding of how human activities affect biodiversity can be important for effective resource management. We tested how excavation (maintenance) of agricultural drains (ditches) altered fish assemblages. Uncertainty regarding the effects of drain maintenance on fish assemblages has been a source of tension between landowners, drain superintendents, and fishery managers. Fish assemblages in eight southwestern Ontario drains were sampled repeatedly from before to 2 years after drain maintenance using a replicated before–after, control–impact (BACI) design. Relative to reference sites, we found no evidence for short- or long-term decreases in the number of species and total abundance of fishes following drain maintenance, nor any consistent change in assemblage composition, despite clear changes in physical habitat. The fish assemblages in drains were resilient to drain maintenance and did not show changes expected to concern fishery managers. Our findings provide fishery managers with the information needed to manage drain maintenance more effectively under the Fish Protection Program of the Fisheries Act and to develop drain maintenance practices that balance the needs of agriculture with the protection of fish biodiversity.

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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,273

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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