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Enregistrement W3046762186

Habitat use of young-of-year Arctic Grayling (Thymallus arcticus) in Barrenland streams of central Nunavut, Canada

2020· dissertation· en· W3046762186 sur OpenAlexfundaboutno aff
Jared R. Ellenor

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGraylingSTREAMSArcticHabitatGeographyFisheryEcologyEnvironmental scienceBiologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic Grayling, a species within the family Salmonidae that is valued by sport fishers and Indigenous communities, is distributed throughout a diversity of northern landscapes. While Arctic Grayling are known to be sensitive to perturbations in habitat and water quality, our understanding of constraints on their distribution is incomplete, particularly in the vast subarctic Barrenlands region. Understanding the habitat requirements and distribution of Barrenland populations of Arctic Grayling is necessary to develop effective conservation policies, avoid or mitigate potential impacts of mining and other development, and evaluate population distribution trends over time. Barrenland populations of Arctic Grayling rely on seasonally connected networks of lakes and streams to migrate, spawn, and rear. Knowledge of stream conditions and characteristics that are suitable for rearing young-of-year Arctic Grayling is critical for understanding and predicting variability in recruitment, and thus to ensuring the continued persistence of Barrenland populations. In summer 2019, visual surveys assessing the presence/absence of young-of-year Arctic Grayling were conducted at 49 streams in the Barrenlands region near Baker Lake, Nunavut. Occupancy modeling was used to relate a comprehensive suite of stream habitat (e.g., depth, velocity, water temperature) and landscape (e.g., land cover, contributing upstream lake area) variables to the presence/absence of young-of-year Arctic Grayling. Quantification of detection efficiency, and variables that affect detection efficiency, allowed for improved inferences on species-habitat relationships. While detection efficiency was negatively influenced by water depth and water velocity, the best predictors of young-of-year grayling occupancy were the total area of contributing upstream lakes and the landcover (upland/lowland) of the stream basin. These results suggest that the position of streams within Barrenland landscapes is related to reliability of stream connectivity, and thus suitability for young-of-year. Both explanatory variables are important in promoting hydrologic connectivity throughout the summer rearing period and facilitating the migration of young-of-year to overwintering lakes prior to freeze up. Contributing upstream lake area and land classification data may be obtained remotely, which allows for preliminary predictions of stream suitability to be conducted with minimal financial and logistic effort, and more spatially focused field operations. The occupancy model developed here can be used as a valuable predictive tool for Arctic Grayling young-of-year stream use in the Barrenlands, and will facilitate regulators, scientists, resource managers, and industry in developing more effective conservation and mitigation plans for fish and fish habitat in areas of resource development.

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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,159 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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