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Enregistrement W4220938365 · doi:10.1111/eff.12657

Landscape geomorphology and local‐riverine features influence Broad Whitefish (<i>Coregonus nasus</i>) spawning habitat suitability in Arctic Alaska

2022· article· en· W4220938365 sur OpenAlexaff
Jason C. Leppi, Jeffrey A. Falke, Daniel J. Rinella, Mark S. Wipfli, Andrew C. Seitz, Matthew S. Whitman

Notice bibliographique

RevueEcology Of Freshwater Fish · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensCanadian Parks and Wilderness Society
Organismes subventionnairesU.S. Bureau of Land ManagementOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchU.S. Geological SurveyNational Science Foundation
Mots-clésHabitatWatershedChannel (broadcasting)STREAMSEcologyFisheryEnvironmental scienceFish migrationGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Landscape‐level geomorphic processes influence the spatial and temporal arrangement of fish habitats in freshwater ecosystems and fishes move across riverscapes, selecting a suite of habitats to maximise fitness. Here, we explore the influence of geomorphology on stream channel attributes and assess Broad Whitefish (Coregonus nasus) spawning habitat potential in the Colville River in Arctic Alaska. Using high‐resolution digital surface models (5 m2), we quantified the stream network extent and summarised channel habitat attributes continuously across the drainage network. Next, we developed an intrinsic potential (IP) model for Broad Whitefish by using geomorphic channel parameters previously understood to be associated with spawning habitats (channel width, median substrate size and channel braiding) to estimate the potential of streams across the Colville River watershed to provide spawning habitat. Our model results show the majority of habitat with high IP (≥0.6) was located within the braided sections of the main channel, which encompass >1548 km, but only 2% of the total channel network. The IP model was tested by tracking radio‐tagged Broad Whitefish using aerial surveys. Prespawn fish moved into the watershed starting mid‐July and mostly used habitat with moderate to very high IP in the middle and lower watershed. Several individuals were relocated in smaller multichannels with vegetated bars that contained very low IP (≤0.2), suggesting that other factors, such as hyporheic flow, may also influence spawning habitat selection. Our study demonstrates that IP modelling offers a useful method to quantify spawning habitat potential in data‐poor riverscapes, providing useful information for managers to assess potential anthropogenic impacts and develop conservation plans to protect essential Broad Whitefish habitat.

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)0,000
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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