Linking Spatial Stream Network and Site Occupancy Models to Predict the Distribution of Arctic Grayling in a Mountainous Watershed
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Temperature is a critical abiotic factor driving the distribution of aquatic ectotherms in thermally heterogenous stream networks. However, comprehensive analyses of co‐located stream temperature and ectotherm telemetry data at ecologically pertinent spatiotemporal scales are not available. Such analyses are essential for predicting shifts in ectotherm distributions in response to climate‐driven changes in the availability of suitable thermal habitats. Our study addresses gaps in the modelling of aquatic species distribution by applying modern analytical techniques to datasets containing co‐located habitat data and animal occurrence data collected over large spatial extents over multiple years. Specifically, our objective was to characterise variation in the availability of thermal habitat and quantify its influence on the distribution of a cold‐water fish, Arctic grayling ( Thymallus arcticus ), during the summer feeding period in the Parsnip River watershed in northern British Columbia. Between 2019 and 2021, we collected air and water temperature data in the Parsnip River and several tributaries to develop a spatial stream network model (SSNM) that was used to characterise the spatiotemporal distribution of water temperatures in the watershed. Over this period, we also tagged and continuously monitored the spatial distribution of adult Arctic grayling using acoustic telemetry. Their detections were analysed with dynamic site occupancy models as a function of co‐located water temperatures predicted by the SSNM, stream magnitude, and stream gradient. Both water temperature and stream magnitude exhibited non‐linear relationships with probability of site occupancy by adult Arctic grayling, whereas no effect of stream gradient was detected. Results suggest a high probability of occupancy (> 0.66 at temperatures ranging from 6.9°C–14.7°C, with a peak at 10.8°C) The predicted distribution of thermal habitat within this range was potentially limiting in only one of the 3 years during the study period. Based on maximum weekly average temperatures, the distribution of thermal habitat with a potential high probability of use during the summer feeding period was reduced from 55% in 2019 and 52% in 2020 to 17% of the accessible watershed length in 2021. Small streams in high elevation tributaries (> 800 m) are important cold‐water habitats, providing Arctic grayling and other cold‐water adapted aquatic ectotherms with thermal refuge under warm conditions. Preservation of high elevation streams and restoration of buffering upslope processes in impacted watersheds should be considered a priority to ensure a future for cold‐water adapted species in watersheds that exceed thermal optima at lower elevations.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».