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Enregistrement W4298619183 · doi:10.1007/s10641-022-01348-z

Fish community structure varies by location and presence of artificial islands: a case study in Hamilton Harbour, Lake Ontario

2022· article· en· W4298619183 sur OpenAlexafffundabout
Dugan Maynard, Christine M. Boston, Jonathan D. Midwood

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Biology of Fishes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésElectrofishingGeneralist and specialist speciesSpecies richnessHabitatHarbourEcologyAbundance (ecology)PredationCommunity structureCoastal fishFisheryGeographyOverfishingFishingCoral reef fishBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Artificial islands and reefs have been used in the Laurentian Great Lakes for over 40 years as a means of improving aquatic habitat; but research on their efficacy has primarily focused on their ability to increase the abundance of specific sportfish, top predators, or other keystone species. To understand the importance of islands in structuring the whole fish community, we took a holistic approach and analysed the effect of islands, location, and the interaction effect between the two in structuring fish communities in Hamilton Harbour, Lake Ontario using a 30-year electrofishing dataset. The effect of islands varied by location within the harbour, with some species showing a preference for islands in some locations while avoiding them in others. Island communities also tended to have significantly different species compositions, with higher index of biotic integrity scores and species richness, greater numbers of pollution intolerant fishes, centrarchids, and fewer generalist species. However, these results paled in comparison to the level of inter-annual variation in the fish community of the harbour, which has changed markedly over the 30-year time span. Taken together, our results highlight that while island creation can influence the fish community, the type and magnitude of effect will vary based on their distance to other suitable habitats (i.e., location within the system) and the design of the island itself. Further, the noted inter-annual variability emphasizes the importance of considering long time scales (> 10–20 years) when exploring fish community responses to habitat creation. Collectively, these results will help the design of more effective management strategies for restoring fish communities.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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