Stream thermalscape scenarios for British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Water temperature is a key feature of freshwater ecosystems but comprehensive datasets are severely lacking, a limiting factor in research and management of freshwater species and habitats. An existing statistical stream temperature model developed for British Columbia (BC), Canada, was refit to predict August mean stream temperatures, a common index of stream thermal regime also used in thermalscapes developed for the western United States (US). Thermalscapes of predicted August mean stream temperature were produced for 680,000 km of stream network at approximately 400 m intervals. Temperature predictions were averaged for 20-year periods from 1981-2100 to produce 86 scenarios: one for each historical period (i.e. 1981-2000, 2001-2020), and 21 for each future period (i.e. six global climate models and an ensemble average under three representative concentration pathways). The final model performance was consistent with other published regional-scale statistical models (R<sup>2</sup> = 0.79, RMSE = 1.53 °C, MAE = 1.18 °C), performing well given the relative paucity of data, large geographic extent, and range of climatic and physiographic conditions. Model results suggested an average increase of August mean stream temperature of 2.9 ± 1.0 °C (RCP 4.5 ensemble mean ± SD) by end of century, with significant heterogeneity in predicted temperatures and warming rates across the province. Compared to stream temperature predictions from the western US, the predictions for BC showed good agreement at cross-border streams (Pearson’s <i>r</i> = 0.91), suggesting the possible integration of both products for a thermalscape covering much of western North America. These stream thermalscapes for BC address a major data deficiency in freshwater ecosystems and have potential applications to stream ecology, species distribution modelling, and evaluation of climate change impacts.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,109 | 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 ».