Spatial and watercourse influences on Arctic Charr (Salvelinus alpinus) migration in Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
Migration is an adaptive mechanism for species to meet life cycle needs in heterogeneous habitats such as the Arctic. The Arctic Charr (Salvelinus alpinus) is a northerly-distributed, partially anadromous fish that is culturally and economically important in Nunavut, Canada. Previous studies have investigated charr migratory choices in specific areas of Nunavut, but our understanding is limited of how these vary across the territory’s freshwater ecosystems. Understanding environmental influences on charr migratory choices can give insight on population reactions to climate change. To assess the drivers behind and differences in Arctic Charr migratory ecotype distribution across Nunavut, I compiled and cleaned three pre-existing sources—the Arctic Fisheries Stock Assessment database (scientific research), the Nunavut Coastal Resource Inventory (mapped Inuit knowledge) and the Nunavut Wildlife Harvest Study (Inuit fishermen harvest records). I used generalized linear mixed models to compare 691 cleaned Inuit knowledge records of anadromous and resident charr populations to river, lake, and geographic variables. I validated these models using 51 independent scientific records and k-fold cross-validation. Inuit knowledge data had more observations across a broader geographic and environmental space. Both models strongly fit the training data, but the resident model was not transferrable to the independent data. There was substantial overlap between the models. Both anadromous and resident charr are more likely to be found in larger lakes further east, and are more readily detected close to communities. Anadromy is less likely in longer rivers, although the effect is reduced for large lakes. This analysis demonstrates that existing Inuit knowledge data is underutilized for wildlife research and management in Nunavut. Combining two complementary types of records allowed a broader scale analysis than previously. Modelling at the lake level, however, primarily identified distributional drivers for the Arctic Charr species, not migratory types. Large lakes in eastern Nunavut may provide relatively stable refugia for Arctic Charr under climate change, but anadromous charr may be more adversely affected by changes in lake access. This study provides a basis for further exploring charr-habitat relationships using Inuit knowledge—and preferably, Inuit-led research—to support better fisheries management decisions in Nunavut.
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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 | 0,001 | 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 ».