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Enregistrement W1504582177 · doi:10.1002/rra.2904

Downstream Swimming Behaviour of Catadromous and Potamodromous Fish Over Spillways

2015· article· en· W1504582177 sur OpenAlexaff
Ana Silva, Christos Katopodis, Mark F. Tachie, José Maria Santos, María Teresa Ferreira

Notice bibliographique

RevueRiver Research and Applications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of EngineersFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidade de Lisboa
Mots-clésBarbelSpillwayFish migrationDownstream (manufacturing)Environmental scienceTurbulenceFlow (mathematics)Hydrology (agriculture)Fish <Actinopterygii>FisheryGeologyBiologyMechanicsGeotechnical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Flow characteristics associated with spillways are important to restore ecological connectivity because spillways can either constrain or offer safe routes for downstream passage of fish. We studied the hydrodynamics of flow and downstream movement behaviour of the catadromous European eel ( Anguilla anguilla ) and the potamodromous Iberian barbel ( Luciobarbus bocagei ) in spillways with upstream face inclinations of θ = 90° (standard) 45° and 30° (modified). The standard spillway was tested for two water depths ( H = 32 and 42 cm). Modified spillways facilitated downstream passage and reduced delay times of passage of the European eel. Upstream of the 90° spillway, distinct recirculation areas were observed, and associated turbulence strongly hampered downstream passage of fish. Both species were found to avoid turbulence, but barbel displayed stronger avoidance for areas of rapid changes in flow velocity when comparing to eels. Overall, eels were faster in passing the spillway and had a higher downstream passage success (80%) than barbel (32%). Eels were predominantly thigmotactic in contrast to barbel, which showed limited contact with structures. The results suggest that modified spillways may enhance passage survival. Copyright © 2015 John Wiley &amp; Sons, Ltd.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations37
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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