Predicting road culvert passability for migratory fishes
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Our goal was to predict road culvert passability, as defined by culvert outlet drop and outlet water velocity, for three fish swimming groups using remotely collected environmental variables that have been shown to influence the passability of road culverts. Locatio Laurentian Great Lakes Basin, north‐eastern North America, on the Canada– USA border. Methods We generated four boosted regression tree models, one for road culvert outlet drop and one each for the three culvert outlet water velocities, and predicted the probability of impassable road culverts on low‐order streams (Strahler 1‐4) based on the models. Independent variables in the models included the upstream area draining to the culvert, slope at the culvert, stream segment gradient and stream reach gradient. Results Gradient of the stream segment was the most important predictor in the outlet drop model, while upstream drainage area was the most important predictor in the three water velocity models. A majority of road culverts on low‐order streams are estimated to be passable even for weaker swimming fishes. Moderate to highly impassable road culverts are distributed across many low‐order streams throughout the basin, but particular regions are predicted to have higher densities than others due to topography. Main conclusions Predicted passability of road culverts by migratory fish is related to natural gradients in topography and stream size. While the probability of any particular culvert being impassable is low, the vast number of culverts in the basin means that, together, they could pose a greater challenge to migratory fish than dams. Our modelling framework could be used in any region where culverts are prevalent in the riverscape. The resulting estimates of passability to fishes can guide surveys towards the most problematic hydrological regions and structures and contribute to broad‐scale prioritization of barrier removals to restore ecological connectivity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle