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Enregistrement W358530867 · doi:10.1016/j.jglr.2015.05.003

Chemical tracking of northern pike migrations: If we restore access to breeding habitat, will they come?

2015· article· en· W358530867 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel L. Oele, J. Derek Hogan, Peter B. McIntyre

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNature ConservancyWisconsin Department of Natural ResourcesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésPikeEsoxTributaryHabitatFisheryGeographyOtolithWetlandEcologyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landscape alterations can obstruct movement corridors and degrade spawning habitats for migratory fishes , requiring expensive restoration efforts. To assess use of natural and artificial waterways for spawning migrations, we monitored adult migrations and young-of-year production of northern pike ( Esox lucius ) for two years in six adjacent tributaries of southern Green Bay on Lake Michigan, USA . Field observations were compared with natal origins of young-of-year and adults inferred from otolith microchemistry. Individual tributaries varied widely in their production of young-of-year pike. Microchemical differences were apparent only among tributaries whose watersheds differ in land use, and adult pike showed no evidence of homing even to the same tributary land use class where they were born. Though otolith microchemistry suggests a lack of fidelity to natal streams, carbon stable isotope ratios of adult pike showed a latitudinal gradient across tributaries, suggesting that adult pike do not mix freely outside of the breeding season. Both field observations and microchemical tracing suggest that pike can potentially recolonize historical or newly-created breeding habitats after restoration efforts make them accessible.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,001
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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