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Enregistrement W3156779366 · doi:10.1002/eco.2295

An ecohydrological typology for thermal refuges in streams and rivers

2021· article· en· W3156779366 sur OpenAlex
Christopher J. Sullivan, Jason C. Vokoun, Ashley M. Helton, Martin A. Briggs, Barret L. Kurylyk

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcohydrology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyConceptualizationAmbiguitySTREAMSEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcologyComputer scienceGeographyBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Thermal refuges are thermally distinct riverscape features used by aquatic organisms during unfavourable thermal events, facilitating resilience in marginal environments. However, the thermal refuge concept is nebulous, and the often interchangeable use of the term ‘thermal refugia’ creates additional ambiguity. We argue that lexical differences resulting from divergent scholarly trainings hinder holistic understanding of thermal refuges; thus, existing studies would benefit from a structured framework for thermal refuge conceptualization. Herein, we articulate an ecohydrological typology for defining and characterizing thermal refuges in streams and rivers by identifying key hydrological and thermal characteristics and variations in ecological function described in the literature. We use concepts that are easily definable, measurable and transferable across disciplines, riverscapes and species to discriminate among thermal refuge types. Future work can use our typology as a basis for more informed interdisciplinary discussion and interpretation of thermal refuges' role in riverscapes through more hypothesis‐driven research and conservation‐focused 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.

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 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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