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Enregistrement W4323922889 · doi:10.1016/j.jglr.2023.03.002

Initial insights on the thermal ecology of lake whitefish in northwestern Lake Michigan

2023· article· en· W4323922889 sur OpenAlexvenueno aff
Kayla Reed, Lisa K. Izzo, Tom Binder, Todd A. Hayden, Daniel J. Dembkowski, Scott P. Hansen, David C. Caroffino, Christopher S. Vandergoot, Charles C. Krueger, Daniel A. Isermann

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceWisconsin Department of Natural ResourcesGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésCoregonus clupeaformisBayRange (aeronautics)FisheryEcologyHabitatLake ecosystemEnvironmental scienceCoregonusGeographyFish <Actinopterygii>BiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake whitefish Coregonus clupeaformis are a native coldwater species supporting important recreational and commercial fisheries in the Laurentian Great Lakes. Climate-related changes in water temperature may have important implications for the future sustainability of these fisheries. However, projecting future habitat availability is difficult because limited information is available on lake whitefish thermal ecology in the region. In this study, archival temperature loggers were implanted into 400 lake whitefish from northwestern Lake Michigan, including Green Bay, during October–November 2017. Loggers recorded temperature for 11 months at 4-hr intervals. Thirteen recovered temperature loggers were used in analyses. In winter (1 December–31 March), temperatures occupied by lake whitefish ranged from 0 to 8.0 °C, while in spring (1 April–31 May) temperatures ranged from 0 to 20.0 °C. In summer (1 June–15 September) and fall (16 September–7 November), lake whitefish occupied temperatures of 4–21.5 and 4–21.0 °C, respectively. Average temperatures in summer (10.8 °C) were within the previously proposed optimal temperature range (10–14 °C) and broad thermal niche (7–17 °C); however, 58% of observations were outside the optimal temperature range and 11% of observations were outside the broad thermal niche. Our results suggest that lake whitefish from northwestern Lake Michigan inhabit temperatures both above and below previously reported expected temperature ranges. This study provides initial insights on lake whitefish thermal ecology in Lake Michigan and can be used as a baseline for future work aimed at determining how lake whitefish habitat availability may change in the future.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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