Saskatchewan Condition Assessment of Lotic Ecosystems (SCALE): A multivariate tool for assessing the integrity of Northern Great Plains wadeable rivers and streams
Notice bibliographique
Résumé
Human access to surface water resources in the Northern Great Plains (NGP) is challenged by availability and quality, and ecosystem health objectives for these characteristics have not been well developed. Here, we present a predictive multivariate model using the reference condition approach to inform goals for ecosystem health assessment. Benthic communities and abiotic variables were collected at 280 potential reference sites and 8 test sites, and of these, reference sites with least amount of human activity (n = 83) were classified into three community groups and summary metrics. Discriminant function analysis and cross-validation determined that stream order and ecoregion predicted 68.7% of the sites correctly, thus enabling comparison of sites with unknown condition to reference site groups. We then evaluated metrics through Test Site Analysis and stressor gradient analysis in each biological group. Beetle and amphipod fauna were found to be important for condition assessment in addition to traditional metrics of species richness, abundance, detritivory, Ephemeroptera/Plecoptera/Trichoptera dominance, and assemblage composition. These results provide least disturbed reference condition and ecological insights into land use impacts in the NGP. Ultimately, this model is an effective tool for evaluating biotic condition, enables prioritizing river management strategies, and can quantify the efficacy of mitigation measures.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».