MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7018341503

Development, Evaluation, and Implementation of a Standardized Fish Community-Based Index of Biotic Integrity for Evaluating the Ecological Health of Boreal Plains Streams and Rivers in Saskatchewan, Canada

2023· dissertation· en· W7018341503 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentMinistry of Environment - Saskatchewan
Mots-clésIndex of biological integrityWatershedBeaverEcosystemEcosystem healthSTREAMSAquatic ecosystemEcological healthFreshwater ecosystem
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater ecosystems face increasing threats from anthropogenic influences and multiple stressors, necessitating effective management techniques to assess, conserve, and restore aquatic health. Fish-based Index of Biotic Integrity (IBI) tools play a crucial role in assessing and monitoring the health of freshwater ecosystems. Despite a prosperous, significant fishery and ample aquatic habitats, Saskatchewan (SK), and much of Canada’s boreal region, currently lack a fish-based IBI framework, and the development and evaluation of such a tool could complement existing monitoring programs and provide a novel approach to fisheries and aquatic resource management within SK, and more broadly, northern Canada. This study developed and evaluated a fish-based IBI framework for streams and rivers of the Beaver River watershed in the Boreal Plain ecozone of SK. This watershed exhibits a gradient of human disturbance, ranging from agriculture in the south to relatively unimpacted forest landscapes in the north, making it an ideal location to study the potential effects of human stressors on fish and aquatic ecosystems and evaluate the IBI in a relatively homogenous area with multiple land-use stressors. By assessing various measures of land use and fish habitat, I classified minimally disturbed (or low-stress) conditions, established a gradient of stream and river health throughout the Beaver River watershed at 18 sites, and then determined fish community response to known stressors. A potential limitation of fish-biomonitoring studies is the effect of seasonality and timing of sampling on the interpretation of results, especially in northern regions where temperature extremes likely influence fish reproduction and mobility. Therefore, I revisited five of the sites annually over a three-year period to test the sensitivity of the IBI to interannual variability. I identified nine metrics, selected across the major metric categories, that showed the highest responsiveness to human disturbance. As expected, IBI scores decreased with increasing stress, but a depauperate and tolerant fish community, confounded by high interannual variability in environmental conditions and the fish community, created difficulties in developing the IBI and limited my ability to attribute variations to natural trends through time or anthropogenic influence. My results reinforce the importance of long-term monitoring to decipher trends in natural variation of fish communities from variation created by anthropological stressors and can inform fisheries and aquatic ecosystem health management and decision making in SK as well as other Boreal Plains’ watersheds throughout Canada.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity Library (University of Saskatchewan)Même sujetFreshwater macroinvertebrate diversity and ecologyTravaux en français237 207