НАСЕЛЕНИЕ РЫБ МАЛЫХ РЕК БАССЕЙНОВ МЁШИ И КАЗАНКИ
Bibliographic record
Abstract
В статье приводятся результаты исследований сообществ рыб бассейнов рек Мёша и Казанка. Проанализированы видовой состав, численность и структура населения ихтиофауны. Установ- лено, что ширина и глубина водотоков являются основными факторами, влияющими на число видов и численность рыб, а также величину индекса Шеннона. Индекс сходства в населении рыб между бассейнами рек Казанка и Мёша составил 48.1%. Список литературы Аськеев А.О. Население рыб в градиентах окружаю- щей среды малых рек Республики Татарстан // Сборник на- учных трудов молодых ученых (по материалам III Республи- канской молодежной экологической научной конференции). Казань: Изд-во АН РТ, 2018. С. 118‒129. Аськеев А.О., Аськеев О.В., Аськеев И.В. Многолет- няя динамика численности рыб в среднем течении реки Мёша // Российский журнал прикладной экологии. 2015. №1. С. 15‒20. Аськеев А.О., Аськеев О.В., Аськеев И.В., Монахов С.П. Население рыб и птиц заказника «Старая Мельница» (Республика Татарстан) // Российский журнал прикладной экологии. 2019. №3. С. 3‒7. Горшкова А.Т., Урбанова О.Н., Бортникова Н.В., Пав- лова О.В., Валетдинов А.Р., Семанов Д.А. Щербаковские дисгармоничные озера. Казань: Изд-во АН РТ, 2018. 98 с. Государственный реестр особо охраняемых природ- ных территорий в Республике Татарстан. Казань: Идел- Пресс, 2007. 408 с. Красная Книга Республики Татарстан. Казань: Идел- Пресс, 2016. 760 с. Кузнецов В.А., Кузнецов В.В. Ихтиофауна малых рек среднего Поволжья (река Казанка) // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер.: Рыбное хозяйство. 2019. №2. С. 44‒50. Наумов Р.Л. Птицы в очагах клещевого энцефалита: Автореф. дис. … канд. биол. наук. М., 1964. 19 с. Никольский Г.В. Экология рыб. М., 1974. 367 с. Экологические проблемы малых рек Республики Та- тарстан (на примере Мёши, Казанки, Свияги) / Отв.ред. В.А. Яковлев. Казань: Фэн, 2003. 289 с. Askeyev O., Askeyev I., Askeyev A., Monakhov S., Yanybaev N. River fish assemblages in relation to environmental factors in the eastern extremity of Europe (Tatarstan Republic, Russia) // Environmental biology of fishes. 2015. Vol. 98. P. 1277‒1293. doi: 10.1007/s10641-014-0358-0 Askeyev A., Askeyev O., Yanybaev N., Askeyev I., Monakhov S., Marić, S., Hulsman K. River fish assemblages along an elevation gradient in the eastern extremity of Europe // Environmental biology of fishes. 2017. Vol. 100. P. 585‒596. doi: 10.1007/s10641-017-0588-z Askeyev O., Askeyev A., Askeyev I. Recent climate change has increased forest winter birds densities in East Europe // Ecological research. 2018. Vol. 33(2). P. 445−456. doi: 10.1007/s11284-018-1566-4 Askeyev O., Askeyev A., Askeyev I. Rapid climate change has increased post-breeding and autumn bird density at the eastern limit of Europe // Ecological research. 2020. №35(1). P. 235−242. doi: 10.1111/1440-1703.12079 Askeyev O., Askeyev A., Askeyev I., temperatures help in identifying thresholds in phenological responses // Global ecology and biogeography. 2022. №31(2). P. 321‒331. doi: 10.1111/geb.13430 Buisson L., Grenouillet G., Villéger S., Canal J., Laffaille P. Toward a loss of functional diversity in stream fish assemblages under climate change // Global change biology. 2013. №19(2). P. 387‒400. doi: 10.1111/gcb.12056 Comte L., Grenouillet G. Do stream fish track climate change? Assessing distribution shifts in recent decades // Ecography. 2013. №36(11). P. 1236‒1246. doi: 10.1111/j.1600- 0587.2013.00282.x Fieseler C., Wolter C. A fish-based typology of small temperate rivers in the northestern lowlands of Germany // Limnologica. 2006. Vol. 36. Iss. 1. P. 2‒16. doi: 10.1016/j. limno.2005.10.001 Kestemont P., Goffaux D. Metric selection and sampling procedures for FAME (D 4) Final report. The FAME project, 2002. 90 p. Logez M., Bady P., Pont D. Modelling the habitat requirement of riverine fish species at the European scale: sensitivity to temperature and precipitation and associated uncertainty // Ecology of freshwater fish. 2012. Vol. 21. P. 266– 282. doi: 10.1111/j.1600-0633.2011.00545.x Noble R., Cowx I. Development of river- type classification system (D1), complication and harmonisation of fish species classification (D2). Development, evaluation & implementation of a standardised fish-based assessment method for the ecological status of European rivers - a contribution to the Water Framework Directive (FAME). Final report. University of Hull, 2002. 53 p. Pont D., Hugueny B., Oberdorff T. Modelling habitat requirement of European fishes: do species have similar responses to local and regional environmental constraints? // Canadian journal of fisheries and aquatic sciences. 2005. Vol. 62 (1). P. 163–173. doi: 10.1139/f04-183 Sparks T. Extreme Birzaks J. Ocurrence, abundance and biomass of fish in rivers of Latvia in accordance with river typology // Zoology and ecology. 2012. Vol. 22. Iss. 1. P. 9‒19. doi: 10.1080/21658005
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.012 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".