Effect of Different Levels of Fine-Sediment Loading on the Escapement Success of Rainbow Trout Fry from Artificial Redds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increased sedimentation from logging operations can affect water flow over salmonid redds, potentially impairing embryonic development in incubating eggs and fry. Effects may result from reduced oxygen delivery or waste removal or from physical entrapment of fry by sediment cap formation. A system of artificial redds was used to examine the effects of varying loads of mixed fine sediments on the escapement success of rainbow trout Oncorhynchus mykiss fry. Replicates of 80 eyed rainbow trout eggs were seeded in redds loaded with low (11.8%), medium (21.2%), high (28.6%), or no (0%) additional fine sediments. Interstitial oxygen saturation was determined in each chamber throughout incubation and emergence. Total percent emergence, residual yolk sac remaining, prevalence of deformities, and condition factor were determined in emergent fry. Fry began to emerge at 507.6 degree-days postfertilization, and overall emergence was more than 70% in all treatment levels. Emergence rate patterns approximated a normal distribution in all treatment groups except for the high-sediment-loaded redds. Emergence of fry from the high-sediment-load chambers was greater initially and exhibited a slower, more continuous pattern. The formation of a sediment cap in the redds with high-sediment loading appears to have significantly altered the emergence pattern of developing fry. Mean oxygen saturation was more than 79% in all groups and was not correlated to sediment load. Residual yolk was not different among fry from any of the groups throughout the emergence period. Fry condition factor decreased significantly over the sampling period, but there were no statistically significant differences among treatments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».