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Enregistrement W2743387079 · doi:10.1139/cjfas-2017-0100

Lake sturgeon (<i>Acipenser fulvescens</i>) spawning habitat: a quantitative review

2017· review· en· W2743387079 sur OpenAlexaffvenue
André‐Marcel Baril, John T. Buszkiewicz, Pascale M. Biron, Quinton E. Phelps, James W. A. Grant

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLake sturgeonAcipenserCobbleHabitatRange (aeronautics)FisheryLatitudeSturgeonCritical habitatPopulationEnvironmental scienceEcologyBiologyGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The loss of spawning habitat has been identified as a limiting factor to population growth for lake sturgeon, Acipenser fulvescens, the most widely distributed species of the family in North America. While local information exists about lake sturgeon spawning habitat, a synthesis of all available data is needed across its range. Our study used meta-analytical techniques to describe the mean and range of critical spawning habitat characteristics based on data from 48 sites across all major watersheds in which lake sturgeon are found. Data were compiled into univariate habitat suitability indices to describe the spawning niche. Results indicate that peak suitability occurred at depth-averaged velocities of 0.6 m·s−1, depths of 0.55–0.85 m in small rivers (<100 m3·s−1 annual average discharge) and 0.75–5.25 m in large rivers (>100 m3·s−1), over cobble substrates (64–256 mm), and that suitable water temperatures decreased with increasing latitude. This study provides a comprehensive review of critical spawning criteria from which future habitat suitability models can be adapted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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