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Enregistrement W2811464723 · doi:10.1139/cjz-2017-0080

Large-scale changes in the littoral fish communities of lakes in southeastern Ontario, Canada

2018· article· en· W2811464723 sur OpenAlexafffundvenueabout
Paul A. Finigan, Nicholas E. Mandrak, Bruce L. Tufts

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaEnvironment and Climate Change CanadaKementerian Sumber Asli dan Alam SekitarQueen's UniversityMinistry of Natural Resources
Mots-clésLittoral zoneBiodiversityEcologyFisheryTemperate climateAbundance (ecology)Freshwater fishFish <Actinopterygii>GeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity loss is a serious issue for freshwater fishes in temperate climates and there is a need for more information in this area. A study was conducted to assess fish community changes in the littoral zone of 22 lakes over a 45 year period (compared years 1969–1979 and year 2014). To compare fish communities, historical seining records were compiled for 22 inland lakes and compared with contemporary data sampled using the same protocol. Fish abundance data analyzed using a multivariate approach identified a shift from cyprinid-dominated communities to centrarchid-dominated communities between time periods. There was no evidence to support a strong influence of invasive species on these communities, but there have been significant changes in temperature and land use around these lakes since the historical data sets were collected. This is an important contribution to our understanding of biodiversity change in North American freshwater fish communities and may influence fisheries management approaches in the future.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,113

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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