НАСЕЛЕНИЕ РЫБ МАЛЫХ РЕК БАССЕЙНОВ МЁШИ И КАЗАНКИ
Notice bibliographique
Résumé
В статье приводятся результаты исследований сообществ рыб бассейнов рек Мёша и Казанка. Проанализированы видовой состав, численность и структура населения ихтиофауны. Установ- лено, что ширина и глубина водотоков являются основными факторами, влияющими на число видов и численность рыб, а также величину индекса Шеннона. Индекс сходства в населении рыб между бассейнами рек Казанка и Мёша составил 48.1%. Список литературы Аськеев А.О. Население рыб в градиентах окружаю- щей среды малых рек Республики Татарстан // Сборник на- учных трудов молодых ученых (по материалам III Республи- канской молодежной экологической научной конференции). Казань: Изд-во АН РТ, 2018. С. 118‒129. Аськеев А.О., Аськеев О.В., Аськеев И.В. Многолет- няя динамика численности рыб в среднем течении реки Мёша // Российский журнал прикладной экологии. 2015. №1. С. 15‒20. Аськеев А.О., Аськеев О.В., Аськеев И.В., Монахов С.П. Население рыб и птиц заказника «Старая Мельница» (Республика Татарстан) // Российский журнал прикладной экологии. 2019. №3. С. 3‒7. Горшкова А.Т., Урбанова О.Н., Бортникова Н.В., Пав- лова О.В., Валетдинов А.Р., Семанов Д.А. Щербаковские дисгармоничные озера. Казань: Изд-во АН РТ, 2018. 98 с. Государственный реестр особо охраняемых природ- ных территорий в Республике Татарстан. Казань: Идел- Пресс, 2007. 408 с. Красная Книга Республики Татарстан. Казань: Идел- Пресс, 2016. 760 с. Кузнецов В.А., Кузнецов В.В. Ихтиофауна малых рек среднего Поволжья (река Казанка) // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер.: Рыбное хозяйство. 2019. №2. С. 44‒50. Наумов Р.Л. Птицы в очагах клещевого энцефалита: Автореф. дис. … канд. биол. наук. М., 1964. 19 с. Никольский Г.В. Экология рыб. М., 1974. 367 с. Экологические проблемы малых рек Республики Та- тарстан (на примере Мёши, Казанки, Свияги) / Отв.ред. В.А. Яковлев. Казань: Фэн, 2003. 289 с. Askeyev O., Askeyev I., Askeyev A., Monakhov S., Yanybaev N. River fish assemblages in relation to environmental factors in the eastern extremity of Europe (Tatarstan Republic, Russia) // Environmental biology of fishes. 2015. Vol. 98. P. 1277‒1293. doi: 10.1007/s10641-014-0358-0 Askeyev A., Askeyev O., Yanybaev N., Askeyev I., Monakhov S., Marić, S., Hulsman K. River fish assemblages along an elevation gradient in the eastern extremity of Europe // Environmental biology of fishes. 2017. Vol. 100. P. 585‒596. doi: 10.1007/s10641-017-0588-z Askeyev O., Askeyev A., Askeyev I. Recent climate change has increased forest winter birds densities in East Europe // Ecological research. 2018. Vol. 33(2). P. 445−456. doi: 10.1007/s11284-018-1566-4 Askeyev O., Askeyev A., Askeyev I. Rapid climate change has increased post-breeding and autumn bird density at the eastern limit of Europe // Ecological research. 2020. №35(1). P. 235−242. doi: 10.1111/1440-1703.12079 Askeyev O., Askeyev A., Askeyev I., temperatures help in identifying thresholds in phenological responses // Global ecology and biogeography. 2022. №31(2). P. 321‒331. doi: 10.1111/geb.13430 Buisson L., Grenouillet G., Villéger S., Canal J., Laffaille P. Toward a loss of functional diversity in stream fish assemblages under climate change // Global change biology. 2013. №19(2). P. 387‒400. doi: 10.1111/gcb.12056 Comte L., Grenouillet G. Do stream fish track climate change? Assessing distribution shifts in recent decades // Ecography. 2013. №36(11). P. 1236‒1246. doi: 10.1111/j.1600- 0587.2013.00282.x Fieseler C., Wolter C. A fish-based typology of small temperate rivers in the northestern lowlands of Germany // Limnologica. 2006. Vol. 36. Iss. 1. P. 2‒16. doi: 10.1016/j. limno.2005.10.001 Kestemont P., Goffaux D. Metric selection and sampling procedures for FAME (D 4) Final report. The FAME project, 2002. 90 p. Logez M., Bady P., Pont D. Modelling the habitat requirement of riverine fish species at the European scale: sensitivity to temperature and precipitation and associated uncertainty // Ecology of freshwater fish. 2012. Vol. 21. P. 266– 282. doi: 10.1111/j.1600-0633.2011.00545.x Noble R., Cowx I. Development of river- type classification system (D1), complication and harmonisation of fish species classification (D2). Development, evaluation & implementation of a standardised fish-based assessment method for the ecological status of European rivers - a contribution to the Water Framework Directive (FAME). Final report. University of Hull, 2002. 53 p. Pont D., Hugueny B., Oberdorff T. Modelling habitat requirement of European fishes: do species have similar responses to local and regional environmental constraints? // Canadian journal of fisheries and aquatic sciences. 2005. Vol. 62 (1). P. 163–173. doi: 10.1139/f04-183 Sparks T. Extreme Birzaks J. Ocurrence, abundance and biomass of fish in rivers of Latvia in accordance with river typology // Zoology and ecology. 2012. Vol. 22. Iss. 1. P. 9‒19. doi: 10.1080/21658005
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,012 |
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 ».