Development of a National Fish Passage Database for Canada (CanFishPass): Rationale, Approach, Utility, and Potential Applicability to Other Regions
Notice bibliographique
Résumé
Barriers resulting from anthropogenic activities (e.g., hydropower development, irrigation, flood control, low flow augmentation) can prevent the upstream migration of fish, reducing the connectivity of river systems. As a result, great efforts have been devoted to the design and installation of engineered fishways to enable the movement of fishes across barriers. However, the literature is generally devoid of scientific papers dealing with fishway design and effectiveness, making it difficult for those developing such facilities to determine which fishway designs are most appropriate for a given system and target species. One approach for providing information to support future fishway development is through the creation of databases that contain detailed accounts of existing facilities. Described here is the development of an engineered fishway database in Canada (called CanFishPass) intended to serve as a repository for information that has previously been difficult to find. The database includes detailed geo-referenced information such as engineering details, hydraulic characteristics, and biological effectiveness of one general class of fish passage facility (i.e., engineered fishways), as well as photographs and design drawings where available. The database is searchable by species, fishway type, and ecozone, and includes a reference section comprised of both peer-reviewed and grey literature. It is anticipated that the database will serve as an important resource for future fishway development projects enabling quantitative analyses, while also serving as the first inventory of engineered fishways in Canada. Although our efforts to date have been focused on Canada, the expansion to a global inventory of fishways would enable opportunities to learn directly from facility operations in other regions.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,012 |
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 ».