Characterization of anadromous Arctic char winter habitat and egg incubation areas in collaboration with Inuit fishers
Notice bibliographique
Résumé
In Nunavik, anadromous Arctic char spend more than 6 months under ice-covered habitats, mainly in lakes. Their winter habitats in this region have been scarcely studied due to the challenging logistics in the Arctic. In this study, we worked with Inuit fishers to characterize the winter habitat and incubation areas used by Arctic chars in five overwintering lakes and one lentic river reach. The collaborating fishers determined char occupancy of certain areas related to fishing sites (presence, absence, and spawning) and conducted measurements to characterize the sites while performing their fishing activities. The data showed that incubation areas were associated with significantly shallower depths and warmer (albeit not statistically significant) lake bottom temperatures than sites where no spawning occurs, which is beneficial for egg maturation. The productivity of these areas is also beneficial for fry that hatch during winter. Adult and post-smolt habitats tended to be associated with cold littoral zone, but their habitat did not show any other distinct characteristics. This exploratory study adds insights into the cryptic characteristics of the Arctic char winter habitat use, thanks to the Inuit fishers’ knowledge of fish habitats and movements, and the experience and expertise they have acquired working in the local environment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».