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Enregistrement W2910485506 · doi:10.1139/cjz-2018-0103

Local habitat features explain the distribution of the imperiled grass pickerel (<i>Esox americanus vermiculatus</i>)

2019· article· en· W2910485506 sur OpenAlexafffundvenueabout
Julia E. Colm, Nicholas E. Mandrak, Bruce L. Tufts

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's UniversityOntario Ministry of Natural Resources and ForestryMinistry of Natural Resources
Mots-clésHabitatEsoxEcologyFloodplainWetlandGeographyBiologyPikeFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated patterns of grass pickerel (Esox americanus vermiculatus Lesueur, 1846) distribution in three watersheds in Ontario, Canada, using site- and reach-scale habitat variables and fish community assemblage data to determine why this species occurs sporadically throughout watersheds despite abundant seemingly suitable, but unoccupied, habitat. Habitat and fish community data were collected using conventional field sampling methods, and reach-scale habitat data were compiled with the aid of a geographic information system. We found that occupied sites had lower baseflow indices and reach slopes but higher conductivity and agricultural land uses than unoccupied sites. More grass pickerel were detected when conductivity, channel cover, and wetlands in the floodplain were highest and bank slopes lowest; this is consistent with habitat preferences described elsewhere in its range. Habitat features at the site scale appeared more important than reach-scale features suggesting that grass pickerel may be using small habitat patches. This study identifies habitat elements important to grass pickerel and offers insights into management implications.

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 enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,925

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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