The relative stability of salmon redds and unspawned streambeds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Where female salmon build nests (“redds”), streambed material is mixed, fine sediment is winnowed, and bed material is moved into a tailspill mound resembling the shape of a dune. Completed redd surfaces are coarser and better sorted than unspawned beds, which is thought to increase redd stability because larger grains are heavier and harder to move, and sorting increases friction angles for mobility. However, spawning also loosens sediment and creates topography that accelerates flow, which can increase particle mobility. We address these factors controlling the relative stability of redds and unspawned beds in flume experiments where redds were constructed with a dynamic technique that mimics the nesting behavior of female salmon. Although redds exhibited relatively coarse surfaces, measured entrainment forces indicate particle loosening by spawning lowered grain resistance to motion by 12–37% on average compared to unspawned beds. In addition, for the same discharges, boundary shear stress was 13–41% higher on a redd due to flow convergence on the tailspill. Visual measurements of particle entrainment further indicated redd instability, as bed‐average shear stress was 22% lower at incipient motion and 29% lower at the discharge that mobilized all grain sizes on a redd. Overall, results demonstrate that redds are unstable compared to unspawned beds, which increases the risk of scour for buried eggs but may facilitate fine sediment flushing and improve the quality of spawning gravels for future generations of spawners. Therefore, managing salmon returns to increase streambed disturbance may be an effective tool for reducing sedimentation impacts on salmon reproduction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».