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Enregistrement W2004933235 · doi:10.1139/f10-021

Do in-stream restoration structures enhance salmonid abundance? A meta-analysis

2010· article· en· W2004933235 sur OpenAlexafffundvenue
Sarah L. Whiteway, Pascale M. Biron, André Zimmermann, Oscar Venter, James W. A. Grant

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFaculty of Arts and SciencesConcordia University
Mots-clésRiffleStream restorationEnvironmental scienceHabitatRainbow troutLarge woody debrisBiomass (ecology)Abundance (ecology)DebrisTroutCoarse woody debrisRestoration ecologyEcologyElectrofishingHydrology (agriculture)FisheryFish <Actinopterygii>BiologyGeographyRiparian zoneGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the widespread use of stream restoration structures to improve fish habitat, few quantitative studies have evaluated their effectiveness. This study uses a meta-analysis approach to test the effectiveness of five types of in-stream restoration structures (weirs, deflectors, cover structures, boulder placement, and large woody debris) on both salmonid abundance and physical habitat characteristics. Compilation of data from 211 stream restoration projects showed a significant increase in pool area, average depth, large woody debris, and percent cover, as well as a decrease in riffle area, following the installation of in-stream structures. There was also a significant increase in salmonid density (mean effect size of 0.51, or 167%) and biomass (mean effect size of 0.48, or 162%) following the installation of structures. Large differences were observed between species, with rainbow trout ( Oncorhynchus mykiss ) showing the largest increases in density and biomass. This compilation highlights the potential of in-stream structures to create better habitat for and increase the abundance of salmonids, but the scarcity of long-term monitoring of the effectiveness of in-stream structures is problematic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations177
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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