Linking spatial stream network modeling and telemetry data to investigate thermal habitat use by adult arctic grayling
Notice bibliographique
Résumé
River networks have a high amount of thermal habitat heterogeneity which is a critical abiotic factor driving freshwater fish distribution. The fitness repercussions of residing outside a species’ optimal thermal limits, and the resulting behavioural responses to stress, restrict the amount of freshwater habitat available to ectothermic organisms. Changes in ectotherm distribution due to climate-related shifts in thermal habitat availability have been well documented and have been especially pronounced at distributional limits. My objective was to characterize variations in the availability of thermal habitat and quantify its influence on the distribution of a cold-water adapted aquatic ectotherm, Arctic grayling in the Parsnip River watershed in northern British Columbia. The presence of a thermal gradient in the watershed was revealed by a spatial stream network model and its influence on adult Arctic grayling summer distributions was explored with a dynamic site occupancy model using acoustic telemetry data. Results suggest a high probability of occupancy (> 0.75) at temperatures ranging from 8.7-14.2ºC with a peak at 10.9ºC. The distribution of thermal habitat within this range was limiting in only one of the three years during the study period. In 2021 the distribution of thermal habitat with a high probability of use during the study period was reduced to 57% of the accessible watershed length from 89% in 2019 and 87% in 2020. Small streams in high elevation tributaries (e.g., >800 m) are important cold-water sources for Arctic grayling refugia under warm conditions. Increased habitat protections for high elevation streams should be prioritized to ensure a future for cold-water adapted species in the Parsnip River watershed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».