Timing and Extent of Drift of Shortnose Sturgeon Larvae in the Saint John River, New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Little is known about the dispersal of Shortnose Sturgeon Acipenser brevirostrum larvae in the wild. In the Saint John River, New Brunswick, we captured a total of 2,251, 460, 2,100, and 2,083 larvae in 2008–2011, respectively; abundance estimates ranged between 21,000 (2009) and 244,687 larvae (2008). A substantial reduction in larval numbers (49–76%) was recorded over the 4.5‐km distance between the two sampling transects deployed in 2008–2010. We found no consistent pattern of larval distribution across the channel, but we recorded a consistent, significant preference for nighttime (dusk to dawn) over daytime dispersal. Generalized linear models were used to examine the timing and extent of larval migration in the Saint John River during the study period. Logistic models incorporating water temperature and Mactaquac Dam discharge provided good predictions of the timing of larval migration. The probability of larval presence was highest when water temperature reached 15°C. At this temperature, larvae were predicted to disperse when nighttime total dam discharge was 20 106 to 30 106 m3. The extent of larval migration was described using negative binomial models, which indicated that dam discharge and transect location significantly influenced the number of drifting larvae. However, data variability was high, reducing predictive capability. Our findings include the first report of Shortnose Sturgeon larval abundances in the Saint John River. The predictions of timing and extent of drift provide information for future sampling and conservation efforts during this vulnerable period as well as insight into the relationships between environmental variables and larval drift in this protected species.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».