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Enregistrement W2041692297 · doi:10.1139/f2012-097

Estimating recruitment dynamics and movement of rainbow trout (<i>Oncorhynchus mykiss</i>) in the Colorado River in Grand Canyon using an integrated assessment model

2012· article· en· W2041692297 sur OpenAlexaffvenue
Josh Korman, Steven J.D. Martell, Carl J. Walters, Andrew S. Makinster, Lewis G. Coggins, Michael D. Yard, William R. Persons

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaEcoMetrix
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanyonRainbow troutFisheryTroutChinook windEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>EcologyGeologyOncorhynchusBiologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used an integrated assessment model to examine effects of flow from Glen Canyon Dam, Arizona, USA, on recruitment of nonnative rainbow trout ( Oncorhynchus mykiss ) in the Colorado River and to estimate downstream migration from Glen Canyon to Marble Canyon, a reach used by endangered native fish. Over a 20-year period, recruitment of rainbow trout in Glen Canyon increased with the annual flow volume and when hourly flow variation was reduced and after two of three controlled floods. The model predicted that approximately 16 000 trout·year–1emigrated to Marble Canyon and that the majority of trout in this reach originate from Glen Canyon. For most models that were examined, over 70% of the variation in emigration rates was explained by variation in recruitment in Glen Canyon, suggesting that flow from the dam controls in large part the extent of potential negative interactions between rainbow trout and native fish. Controlled floods and steadier flows, which were originally aimed at partially restoring conditions before the dam (greater native fish abundance and larger sand bars), appear to have been more beneficial to nonnative rainbow trout than to native fish.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations37
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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