Estimating connectivity between spawning and nursery habitats of northern pike
Notice bibliographique
Résumé
Managing fish habitats by focusing on only one apparent habitat type, such as spawning sites, may mislead us by suggesting that, once protected, sites exhibiting high potential for egg deposition will eventually favour recruitment. Some supposedly high potential spawning sites may in fact exhibit low potential for population recruitment when considering their isolation to surrounding nurseries habitats. To maximize survival, post-hatched fish larvae need to access nurseries rapidly. Therefore, it is crucial to estimate precisely the connectivity between such key habitats. We quantified the probability of reaching nursery habitats for larvae of Northern pike (Esox lucius), a species using heterogeneous shallow habitats exposed to large water-level variations. The spatially explicit model developed for >130 km of the St. Lawrence R. allowed us to map the potential spawning and nursery habitats at high resolution. Using two software dedicated for the analysis of connectivity (Anaqualand, Chloe) we quantified spatial metrics, such as the number of sites, the surface of habitats, the proximity index, and the hydrographic distance. Preliminary results revealed a higher fragmentation within narrow sections of the river changing our interpretation of overall value for several presumed high potential spawning sites when considering their connectivity to neighboring nurseries. Habitat fragmentation leading to spatial separation of critical habitat during ontogeny could serve as a significant sink to recruitment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».