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Enregistrement W4256451194 · doi:10.22215/etd/2018-13245

Spatial Ecology of Juvenile Muskellunge and Northern Pike in Upper St. Lawrence River Nursery Bays

2018· dissertation· en· W4256451194 sur OpenAlexaff
Sarah L. Walton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensCarleton UniversityTrent UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésPikeEsoxOverwinteringEcologyHabitatSubarctic climateLittoral zoneGeographyFisheryBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nursery habitat requirements for age-0 Esox spp. in the upper St. Lawrence River are well understood; however, little is known about the influence of environmental variables (i.e., depth, temperature, habitat) on their spatiotemporal ecology during fall and winter periods.A hatchery study evaluated biologically relevant endpoints post-implantation of a mini-acoustic transmitter in age-0 Muskellunge.Neither tag expulsion nor mortality were observed, nor influence of tag presence on short-term growth rates.Applying this tool to evaluate their ecology, I captured and tagged age-0 Muskellunge (Esox masquinongy) and Northern Pike (Esox lucius) from August to October in natal bays.Detection data, modeled against environmental covariates, found deeper littoral regions were used by both species, and complex interactions between covariates influenced spatial trends during this critical period.With similar overwintering spatial ecology between these congeneric competitors, overwintering microhabitat use studies in association with water level management may confirm habitat overlap and inform wetland restoration efforts.Station.Thank you to Elodie Ledee for her down-to-earth attitude and continuous patience, educating me on data analysis and interpretation, and Jeremy Kerr for being a wonderful mentor.

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 enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,138

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 savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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