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Enregistrement W4409770417 · doi:10.1139/cjfas-2024-0164

Climate and connectivity mediate overwintering habitat suitability for centrarchids in a large floodplain river network

2025· article· en· W4409770417 sur OpenAlexvenueno aff
Robert J. Mooney, Kathi Jo Jankowski, Jeffrey N. Houser, Madeline R. Magee, Hilary A. Dugan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological Survey
Mots-clésFloodplainOverwinteringHydrology (agriculture)HabitatEnvironmental scienceEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Availability of suitable overwintering habitat is crucial for the survival of centrarchids in large floodplain rivers. However, there remains uncertainty in the spatiotemporal drivers of suitable conditions. We paired hydrogeomorphic characteristics with environmental data from 1994 to 2018 in individual lentic areas to (1) assess overwintering habitat availability throughout the Upper Mississippi River System using existing habitat suitability indices (HSIs) and (2) explore potential drivers of overall habitat suitability (HSI O ) and its components (dissolved oxygen, temperature, and flow). We found that flow velocities that exceeded suitable thresholds were independently responsible for 53% of nonsuitable habitats, and connectivity with lotic channels and river discharge increased velocity within lentic habitats. Additionally, colder winter conditions reduced water temperature, reducing availability of highly suitable habitat. Our results indicate that although warmer winters could increase the availability of highly suitable habitat for centrarchids, changes in flow regimes could lead to more connected areas becoming unsuitable. Our results provide critical information on factors that can be prioritized to manage centrarchid habitat, which is especially important in the context of uncertain future climate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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