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Enregistrement W1815231144 · doi:10.1139/f2011-045

Effects of flow fluctuations on habitat use and survival of age-0 rainbow trout (<i>Oncorhynchus mykiss</i>) in a large, regulated river<sup>1</sup>This article is a companion to Korman et al. 2011, published this issue.

2011· article· en· W1815231144 sur OpenAlexaffvenue
Josh Korman, Carl J. Walters, Steven J.D. Martell, William E. Pine, Andrew Dutterer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésRainbow troutHabitatPopulationEnvironmental scienceCanyonAbundance (ecology)TroutSalmonidaeEcologyBiologyFisheryFish <Actinopterygii>GeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated effects of reduced hourly variation in flow from Glen Canyon Dam on survival of age-0 rainbow trout ( Oncorhynchus mykiss ) in the Colorado River, Arizona, USA, based on monthly abundance estimates. The proportion of the age-0 population in low-angle shorelines, which are potentially more sensitive to flow variability, declined from 70% in June to 20% in November as fish grew and made an ontogenetic habitat shift to deeper habitat. Average daily instantaneous mortality between August and September was 0.008 units lower in years when there was no change in the minimum flow compared with years when there was a sudden 50% reduction in the minimum flow. However, mortality was 0.006 units higher during the fall when there was no hourly variation in flow compared with years when flows fluctuated. As a result of these opposing patterns, 3-month age-0 survival across steady (0.31) and unsteady (0.28) flow regimes were very similar. While additional replication is required to strengthen inferences about effects of steadier flows, we demonstrate the utility of early life history monitoring for evaluating effects of flow management on fish populations in regulated rivers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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