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Enregistrement W3109962906 · doi:10.1139/cjfas-2020-0099

Influence of water temperature and biotic interactions on the distribution of westslope cutthroat trout (<i>Oncorhynchus clarkii lewisi</i>) in a population stronghold under climate change

2020· article· en· W3109962906 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kadie B. Heinle, Lisa A. Eby, Clint C. Muhlfeld, Amber Steed, Leslie Jones, Vincent S. D’Angelo, Andrew R. Whiteley, Mark Hebblewhite

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTroutOncorhynchusAbiotic componentBiotic componentEnvironmental scienceEcologyPopulationClimate changeFlatheadHabitatFisheryBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate warming is expected to have substantial impacts on native trout across the Rocky Mountains, but there is little understanding of how these changes affect future distributions of co-occurring native fishes within population strongholds. We used mixed-effects logistic regression to investigate the role of abiotic (e.g., temperature) and biotic factors (bull trout presence, Salvelinus confluentus) on distributions of westslope cutthroat trout (Oncorhynchus clarkii lewisi; WCT) in the North Fork Flathead River, USA and Canada. The probability of WCT presence increased with stream temperature and decreased with channel gradient and bull trout presence, yet the effect of bull trout was reduced with increasing pool densities. Combining this model with spatially explicit stream temperature projections, we predict a 29% increase in suitable habitat under high emissions through 2075, with gains at mid-elevation sites predicted to exceed bull trout thermal tolerances and high-elevation sites expected to become more thermally suitable for WCT. Our study illustrates the importance of considering abiotic and biotic drivers to assess species response to climate change, helping to guide local-scale climate adaptation and management.

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 enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,600

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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