Meta-analyses of the effects of river flow on fish movement and activity
Notice bibliographique
Résumé
Estimating the timing and magnitude of fish movements relative to environmental factors can provide insight into why fishes behave as they do. To make broad-level inferences about fish movement in lotic environments, we conducted random-effects meta-analyses on the effects of river flow magnitude on (i) non-migratory movements, (ii) upstream migratory movements, (iii) downstream migratory movements, and (iv) fine-scale activity. We found a significant positive effect of river discharge on non-migratory movements ([Formula: see text] = 0.41 (mean) ± 0.07 (SE), Z = 6.06, p < 0.01, k (sample size) = 27); fishes made larger and (or) more frequent movements during periods of elevated discharge. Furthermore, non-salmonids were more affected by river flow than salmonids. River discharge also had a significant positive effect on the rate, frequency, and probability of upstream migratory movements ([Formula: see text] = 0.23 ± 0.10, Z = 2.24, p < 0.05, k = 8). However, the effect of discharge on the rate of downstream migratory movements ([Formula: see text] = –0.05 ± 0.15, Z = –0.35, p > 0.05, k = 5) and fine-scale activity ([Formula: see text] = 0.01 ± 0.11, Z = 0.08, p > 0.05, k = 5) were not significant. Heterogeneity of effect sizes was evident in all meta-analyses as well as inclusion and (or) publication bias. Collectively, our meta-analyses suggested that changes to a river’s flow regime can modulate non-migratory fish behaviour, the consequences of which need to be explored in terms of habitat use and energy budgets. However, more studies are needed to examine potential effect modifiers and improve sample sizes overall.
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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 | 0,023 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».