Productive capacity of an artificial stream in the Canadian Arctic: assessing the effectiveness of fish habitat compensation
Notice bibliographique
Résumé
Few fish habitat compensation projects are assessed with respect to the principle of "no net loss" of productive capacity. Using reference streams as standards against which gains and losses of functions (e.g., production of fish) could be quantified, we examined the effectiveness of a 3.4-km artificial stream in the Northwest Territories, Canada. The artificial stream restored watershed connectivity, allowing fish migration and provided spawning and nursery habitat, particularly for Arctic grayling (Thymallus arcticus). However, the average mass of young-of-the-year (YOY) grayling at the end of summer was lower (57%) in the artificial stream than in natural streams. This difference in growth, in concert with estimates of grayling density, meant that the standing crop produced in the artificial stream averaged 37% of that found in natural streams. A bioenergetics model indicated that cooler water temperatures in the artificial stream had limited influence on growth. Instead, low amounts of autochthonous and allochthonous organic matter and poor physical habitat in the artificial stream appeared to limit the productivity of benthic invertebrates and fish. Our explicit analysis of productive capacity will allow future compensation measures to focus on deficiencies in the artificial stream and on the improvement of its productive capacity as fish habitat.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».