Landscape Influences on Stream Habitats and Biological Assemblages
Notice bibliographique
Résumé
<em>Abstract.</em>—Assessments of stream fish or benthos assemblages normally involve a contrast of conditions at test sites to conditions represented by regional reference sites that are either minimally or least disturbed. Identification of reference sites is difficult and normally involves a variety of subjective criteria. The development of reference models for stream fish and benthos in the Canadian tributaries of Lake Ontario is particularly challenging because there are few undeveloped areas and there is no consensus on criteria for a least-disturbed condition. Rather than identify sites as representing a least-disturbed condition, we developed a series of models that relate the existing biophysical condition of streams (i.e., the fish, benthos, and instream habitat) to landscape (i.e., slope, geology, catchment area) and land use/land cover (percent impervious cover [PIC]). Relationships between indices of biophysical condition and PIC can be used to hindcast or estimate the expected biophysical condition at a variety of land cover scenarios. The models cannot be used to predict conditions outside the calibration data range, but this approach does allow us to make use of a disturbance gradient and make predictions with a minimal number of least-disturbed sites. The difference between the hindcast reference and present day conditions is an estimate of present-day impacts. Results from this exercise provided an estimate of the magnitude of impairment of streams in the Canadian portion of the Lake Ontario region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».