Approaches and research needs for advancing the protection and recovery of imperilled freshwater fishes and mussels in Canada<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Effective conservation requires that species recovery measures are informed by rigorous scientific research. For imperilled freshwater fishes and mussels in Canada, numerous research gaps exist, in part owing to the need for specialized research methods. The Canadian Freshwater Species at Risk Research Network (SARNET) was formed and identified or implemented approaches to address current research gaps, including (1) captive experimental research populations, (2) nonlethal methods for estimating abundance and distribution, (3) nonlethal field methods to measure life-history parameters, (4) species distribution models informed by co-occurring species, (5) conservation physiology to inform habitat and threat science, (6) evidence syntheses to evaluate threats and recovery measures, (7) disease-transmission models to understand mussel–host relationships, (8) experimental mesocosms and manipulative experiments to evaluate key habitat stressors, (9) threat and hazard models for predictive applications, and (10) rigorous evaluation of surrogate species. Over a dozen threat- and recovery-focused SARNET research applications are summarized, demonstrating the value of a coordinated research program between academics and government to advance scientific research on, and to support the recovery of, imperilled freshwater species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».