Case Studies of Instream Flow Modelling for Fish Habitat in Canadian Prairie Rivers
Notice bibliographique
Résumé
Fish habitats represent some of the most difficult ecological, biological, topographic and hydrodynamic phenomena to evaluate and simulate in detail. This reality has led to the development of diverse approaches and a variety of methodologies in an attempt to provide a scientific basis for river management decisions both for ice-free and ice-covered seasons. Hydrodynamic and computational advances, and particularly the introduction of 2-dimensional numerical models, have provided better tools and renewed impetus for tackling some of the complexities of habitat simulation and habitat changes with river discharge. The 2-dimensional, depth-averaged, finite element hydrodynamic model RIVER2D has been utilized for several study sites in Canada and the USA. The latest version of this model, with improved interface and documentation, as well as an ice-cover module is available at www.river2d.ca. The model was used for instream flow analyses at several sites on Canadian prairie rivers, including sections of the Kananaskis, the North and South Saskatchewan and the Assiniboine. The hydrodynamic results, coupled with biologically-significant suitability metrics, were used to develop relationships between weighted useable fish habitat areas and river discharge. As in most instream flow case studies, such analyses are supplemented by site-specific investigations and professional judgement, which can be guided by mimicking natural systems (physiomimesis). Preserving key components of natural hydrographs may have a higher chance of maintaining ecological function and is amenable to adaptive management frameworks.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».