Grand River 2001 fish community assessment study report
Notice bibliographique
Résumé
The Grand River runs through central and southern Ontario and is known world wide for its diverse fisheries. From the brown trout in the head waters to its walleye, rainbows and catfish in the tail waters anglers come from far and wide to enjoy its incredible angling. However there has been no standard data collection on the Grand River. This study was to use a new protocol to collect baseline data and take a first look at the effects of barriers and habitat fragmentation. The non-wadeable stream protocol was first conducted on the Grand River in 2000. This protocol (developed by Carl et al. unpublished) was used on two rivers in 2000 The Grand and the Trent River. In 2001 it was continued on both the Trent and Grand River and was started on the Petawawa River system. The Trent River system is highly fragmented with dams and locks and has an extensive set of reservoirs upstream of the study area that are used to stabilize flow. Comparatively the Grand River has only five dams located in its study area, and large sections of riverine habitat. Our objective is to quantify fish community structure and stressors that act on communities in order to build a model of how riverine ecosystems work. By taking a comparative approach at several hierarchical scales, this study will establish explicit links between barriers and their effects on aquatic communities, species and metapopulations. The purpose of this project is to provide baseline data on fish community and habitat in the Grand River from Cambridge downstream to Dunnville. In the future the results of this study will be compared with other rivers systems to investigate the effects of dams and locks. Sampling on the Grand River will also help develop and strengthen the methodology for sampling fish communities and habitat in non-wadeable rivers.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».