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Enregistrement W3039764562 · doi:10.1139/facets-2019-0054

Fluctuating water levels influence access to critical habitats for threatened Cowichan Lake lamprey

2020· article· en· W3039764562 sur OpenAlexaffvenue
Chiranjib Chaudhuri, Joy Wade, Colin Robertson

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatThreatened speciesTributaryEnvironmental sciencePopulationCritical habitatEcologyWeirGeographyFisheryWater qualityHydrology (agriculture)Endangered speciesBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cowichan Lake lamprey ( Entosphenus macrostomus) is a threatened species resident to Mesachie Lake, Cowichan Lake, and adjoining Bear Lake and their major tributaries in British Columbia. Decreases in trapping success have created concerns that the population is declining. Some potential threats include water use, climate change, and management actions. Owing to the absence of long-term data on population trends, little information is available to estimate habitat quality and factors that influence it. We sought to fill this gap by examining associations between habitat area and variables representing suspected key drivers of habitat availability. Critical habitat areas were imaged using an unmanned aerial vehicle over a period of three years at three sites at Cowichan Lake and a subsequent habitat area was classified. Meteorological and anthropogenic controls on habitat area were investigated through automatic relevance detection regression models. The major driver of habitat area during the critical spawning period was water level during the storage season, which also depends on the meteorological variables and anthropogenic control. It is recommended that regulation of the weir should aim to ensure that the water level remains above the 1 m mark, which roughly equates to the 67% coverage of water on the habitat area used for spawning.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,256 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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