The wash zone and habitat use among three benthic fish species in stratified lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mixing processes in lakes are important in determining sedimentation zones and in setting the so‐called “wash zone”, the area of lake bottom in contact with an oscillating thermocline during wind‐driven internal seiche events. The wash zone also aligns with a sharp change in sediment roughness and hardness. Taken together, these rapid changes in temperature and sediment indicate that the wash zone is a distinctive ecotone in stratified lakes. Depth stratified randomised netting was used to develop count‐based habitat use models for three common benthic fish species as a function of depth or temperature covariates. Using data from two lakes with quite different wash zone depths, we show the wash zone to describe fish habitat for two of three benthic fish species by utilising the top 50% of estimated fish abundance as an indicator of habitat use. White sucker ( Catostomus commersoni ) habitat use was within the boundaries of the wash zone. Lake whitefish ( Coregonus clupeaformis ) habitat was adjacent and within the wash zone. Longnose sucker ( C. catostomus ) habitat use was in the deep areas of lakes dominated by sediment focusing and did not overlap white sucker. Lake whitefish habitat use overlapped both catostomids, but peak abundance of both lake whitefish and white sucker overlapped pointing to potential interactions between these species. Smaller lakes have less vigorous mixing processes and a narrower wash zone, so with a decline in lake size the likely area of the wash zone as habitat for benthic feeding fish would become smaller.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».