Application of telemetry‐based fish habitat models to predict spatial habitat availability and inform ecological restoration
Notice bibliographique
Résumé
Conservation decisions surrounding which fish habitats managers choose to protect and restore are informed by fish habitat models. As acoustic telemetry has allowed for improvements in our ability to directly measure fish positions year-round, so too have there been opportunities to refine and apply fish habitat models. In an area with considerable anthropogenic disturbance, Hamilton Harbour in the Laurentian Great Lakes, we used telemetry-based fish habitat models to identify key habitat variables, compare habitat associations among seasons, and spatially identify the presence distribution of six fish species. Using environmental data and telemetry-based presence-absence from 2016 to 2022, random forest models were developed for each species across seasons. Habitat variables with the highest relative importance across species included fetch, water depth, and percentage cover of submerged aquatic vegetation. The presence probability of each species was spatially predicted for each season within Hamilton Harbour. Generally, species showed a spatial range expansion with greater presence probability in the fall and winter to include parts of the harbor further offshore, and a range contraction in the spring and summer toward the nearshore, sheltered areas, with summer having the most limited habitat availability. Greater habitat suitability was predicted in western Hamilton Harbour for the majority of species, whereas the east end was less suitable and may benefit from habitat restoration. These types of fish habitat models are highly flexible and can be used with a variety of data, not just telemetry, and should be considered as an additional tool for fish habitat and fisheries managers alike.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».