Test of an environmental flow release in a British Columbia river: does more water mean more fish?
Notice bibliographique
Résumé
1. Water managers must make difficult decisions about the allocation of streamflows between out-of-channel human uses and environmental flows for aquatic resources. However, the effects environmental flows on stream ecosystems are infrequently evaluated. 2. We used a 13-year experiment in the regulated Bridge River, British Columbia, Canada, to determine whether an environmental flow release designed to increase salmonid productivity was successful. A hierarchical Bayesian model was used to compare juvenile Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) abundance before and after the flow release. 3. We found that the total number of salmonids did increase after the release, but most of the gains could be attributed to the rewatering of a previously dry channel located immediately below the dam. In reaches that had flowing water during the baseline period, the response of individual salmon species to the increase in flow was variable, and there was little change in total abundance after the flow release. Our results were inconsistent with both habitat modelling, which predicted a decrease in habitat quality with increasing flow, and holistic instream flow approaches, which imply greater benefits with larger flows. 4. We question whether biotic responses to flow changes can be predicted reliably with currently available methods and suggest that adaptive management or the use of decision tools that account for the uncertainty in the biotic response is required for instream flow decisions when the competing demands for water are great.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».