Using Multiscale Environmental and Spatial Analyses to Understand Natural and Anthropogenic Influence on Fish Communities in Four Canadian Rivers
Notice bibliographique
Résumé
Science-based conservation of riverine fishes can be best targeted with specific information about spatial-ecological controls on the community, including anthropogenic stressors. Because anthropogenic stressors can originate at multiple spatial scales, we investigated the influence of natural and anthropogenic variables summarized within the reach, valley, and catchment on fish community composition along four river mainstems in Ontario, Canada. We used Redundancy Analyses (RDA) to explore models with multi- and single-scale variables on fish community composition. We used partial RDAs to differentiate the relative effects of variable types in multiscale models and to determine if spatial variables explained additional variation in fish community composition. Catchment variables accounted for the majority of explained variation in fish community composition in three of the four rivers, but instream habitat variables accounted for considerable variability in fish community composition in the two rivers that are highly fragmented by dams or naturally occurring rapids. Natural and human-derived fragmentation in rivers may reduce the influence of catchment controls, disrupt longitudinal gradients, and increase the influence of local instream habitat. Environmental variables that explained fish distribution had longitudinal or patchy spatial pattern within rivers, but spatial variables representing impediments to fish dispersal and proximity to receiving waterbodies failed to explain additional variation in fish community composition.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».