MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2806410198

Assessing the climate change vulnerability of freshwater fishes in Newfoundland and Labrador

2017· dissertation· en· W2806410198 sur OpenAlexaboutno aff
Hope O. Olusanya

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)GeographyClimate changeFreshwater fishVulnerability assessmentAdaptive capacityFisheryVulnerable speciesRange (aeronautics)EcologyFish <Actinopterygii>Environmental resource managementBiologyEnvironmental sciencePsychological resilienceEndangered speciesHabitat
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater fish populations are rapidly declining globally due to the impacts of rapid climate change and existing non-climatic anthropogenic stressors. In response to these threats, freshwater fishes are responding by shifting their distribution range, altering the timing of migration and spawning and through demographic processes. To mitigate the future negative consequences, managers require novel tools that provide useful information on fish vulnerability to climate change to develop appropriate responses. A trait-based vulnerability assessments methodology was applied in this study to assess the vulnerability of 7 freshwater fishes in Newfoundland and Labrador of recreational and ecological importance. Twelve vulnerability indicators were developed and 26 freshwater fish experts were consulted using an online questionnaire survey to assesses each species vulnerability. Analysis of the survey results showed one species to be high/very highly vulnerable, two species were highly vulnerable while four species were moderately vulnerable to future changes with moderate confidence from the experts. Lake trout a native species showed the highest vulnerability while was rainbow trout a non-native species showed the lowest vulnerability to future changes. The results presented in this study are significant to resource managers because findings will allow for adaptive responses targeted at each species unique vulnerability drivers.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMemorial University Research Repository (Memorial University)→Même sujetFish Ecology and Management Studies→Travaux en français237 207→