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Enregistrement W2023882005 · doi:10.1086/677219

Burst Swimming in Areas of High Flow: Delayed Consequences of Anaerobiosis in Wild Adult Sockeye Salmon

2014· article· en· W2023882005 sur OpenAlexafffundabout
Nicholas J. Burnett, Scott G. Hinch, Douglas C. Braun, Matthew T. Casselman, Collin T. Middleton, Samantha M. Wilson, Steven J. Cooke

Notice bibliographique

RevuePhysiological and Biochemical Zoology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésBiologyZoologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wild riverine fishes are known to rely on burst swimming to traverse hydraulically challenging reaches, and yet there has been little investigation as to whether swimming anaerobically in areas of high flow can lead to delayed mortality. Using acoustic accelerometer transmitters, we estimated the anaerobic activity of anadromous adult sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) in the tailrace of a diversion dam in British Columbia, Canada, and its effects on the remaining 50 km of their freshwater spawning migration. Consistent with our hypothesis, migrants that elicited burst swimming behaviors in high flows were more likely to succumb to mortality following dam passage. Females swam with more anaerobic effort compared to males, providing a mechanism for the female-biased migration mortality observed in this watershed. Alterations to dam operations prevented the release of hypolimnetic water from an upstream lake, exposing some migrants to supraoptimal, near-lethal water temperatures (i.e., 24°C) that inhibited their ability to locate, enter, and ascend a vertical-slot fishway. Findings from this study have shown delayed post-dam passage survival consequences of high-flow-induced burst swimming in sockeye salmon. We highlight the need for studies to investigate whether dams can impose other carryover effects on wild aquatic animals.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations111
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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