Spotty distributions: Spotted Gar (Lepisosteus oculatus) and Spotted Sucker (Minytrema melanops) range expansion in eastern Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Natural range expansions in warm-water freshwater fishes are currently not well understood, but shifts in native species distributions can be influenced by many factors, including habitat restoration or degradation and climate change. Here, we provide empirical evidence of range expansions observed in two native freshwater fish species in Lake Erie: Spotted Gar (Lepisosteus oculatus) and Spotted Sucker (Minytrema melanops). We confirmed our field identifications of L. oculatus and M. melanops using mtDNA barcoding. Maximum likelihood phylogenetic analyses reveal that our samples confidently resolve in the L. oculatus and M. melanops clades respectively, with additional identification support from BLAST searches. Notably, we found no correlation between the increased detection rate of both species and an increase in sampling effort when compared to previous records. Historically, eastern Lake Erie experienced habitat degradation through channelization, siltation, dredging, and toxification of sediments. We hypothesize that recent habitat remediation efforts have provided suitable habitat for both species to recolonize shallow waters with densely vegetated habitat (>90% substrate coverage). Both species are likely to continue their northern expansion as habitats are restored and climatic changes favor warm-water fishes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».