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Enregistrement W7119534898 · doi:10.5061/dryad.g1jwstr47

Data from: Differential impacts of human land use on native and non-native fish in mountain watersheds

2025· dataset· en· W7119534898 sur OpenAlexafffundabout
Angus J. Lothian, Ben Kissinger, Andrew Paul, Donovan A. Bell, John R. Post

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensGovernment of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesForest Resource Improvement Association of AlbertaMitacs
Mots-clésTroutOccupancyHabitatEcosystemRainbow troutLand useIntroduced speciesBrown trout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human activities increasingly affect cold-water specialists in mountain ecosystems, both through direct alteration of freshwater habitat and through indirect effects mediated by terrestrial ecosystem change. Using presence/absence data for three native and three non-native trout species in the Alberta Rocky Mountains, Canada, we model the change in occupancy probability across 20 years (2001 to 2020) in 74 watersheds and relate occupancy with habitat variables (i.e., elevation, tree coverage, and density of linear features). Native bull trout showed significant declines in HUC10 occupancy (-0.16 % year-1) while non-native trout showed stability. Native trout favoured areas of higher elevation and greater tree coverage in direct contrast to non-native trout. Bull trout were significantly negatively impacted by the density of linear features. Our analysis suggests that regulation of anthropogenic activities and restoration of the terrestrial environment are required to conserve native trout in sensitive mountain environments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,011

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,295 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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