Applying Ecologically and Biologically Significant Area (EBSA) criteria to freshwater habitats: a case study to identify potential Ecologically Significant Area (ESA) candidates in freshwaters of New Brunswick
Notice bibliographique
Résumé
Ecologically Significant Areas (ESAs) under section 35.2 serve as a regulatory tool to protect sensitive, productive, or unique fish habitats in marine, estuarine, and freshwater environments. This study evaluates the suitability of Ecologically and Biologically Significant Areas (EBSAs) criteria—uniqueness, aggregation, fitness consequence, and a modified criterion of ecologically important physical features—for identifying ESA candidates in New Brunswick freshwater systems. Data from long-term (>30 years), georeferenced electrofishing surveys in four regions (Miramichi, Southeast NB, Northern NB, and Saint John/Bay of Fundy) were used to assess fish species richness and density, ranking habitats based on their ecological importance. Electrofishing surveys provide an objective basis for ESA identification but are limited to river riffles, primarily habitats for Atlantic Salmon (Salmo salar), and do not account for other habitat types or seasonal ecological changes such as overwintering. Despite these limitations, the Fisheries and Oceans Canada Gulf Region’s extensive fish population surveys enable robust comparisons of fish habitats and the ranking of ESA candidates. The application of EBSA criteria to electrofishing data demonstrates their utility in identifying freshwater ESAs, highlighting the importance of enhancing data availability and expanding habitat type coverage for comprehensive conservation planning.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».