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Enregistrement W7127072592 · doi:10.18357/wg24202226

GIS assessment of riparian reserve widths in critical habitat for the Salish Sucker (Catostomus sp.) in British Columbia since the Species at Risk Act was enacted

2023· article· W7127072592 sur OpenAlexafffundabout
Natalie Bruner, Karen M. M. Steensma, Mike Pearson

Notice bibliographique

RevueWestern Geography · 2023
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensTrinity Western University
Organismes subventionnairesTrinity Western University
Mots-clésRiparian zoneHabitatSuckerVegetation (pathology)Critical habitatRiparian forestBank

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Salish Sucker (Catostomus sp.) is a Species at Risk, primarily due to habitat loss. Riparian vegetation is an important part of Salish Sucker habitat, because it buffers stream temperatures, prevents erosion, and provides suitable habitat. In this research, the changes in riparian vegetation widths, within critical habitat for Salish Suckers that have occurred in the 17 years since the Species at Risk Act (SARA) was enacted, were measured. This was done using ArcGIS Pro to compare the 2007 and the 2021 riparian vegetation widths in the eleven watersheds containing Salish Sucker. A key finding is that watersheds west of Chilliwack experienced only a decrease in riparian vegetation, while watersheds in and east of Chilliwack experienced increases and decreases in riparian vegetation. There is a loss of 102,045 m² and a gain of 82,060 m². Therefore, the net effect is a loss of 19,985 m². The findings indicate where habitat restoration efforts should be focused.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission3
Résumé présentoui

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