Variation in large‐bodied fish‐community structure and abundance in relation to water‐management regime in a large regulated river
Notice bibliographique
Résumé
Variation in life-history traits (growth, condition, mortality and recruitment) and relative abundance of 11 large-bodied fish species was investigated among three water-management regimes (unimpounded, run-of-the-river and winter reservoirs) in the large regulated Ottawa River, Canada. If waterpower management had an effect on fishes, then (1) would be expected community structuring among water-management regimes and (2) species with similar life-history traits should be affected in a similar manner. Large-bodied fish communities were assessed using two different standard index-netting techniques, one using trap nets and the other gillnets. Community structure could be discriminated based on species caught in nets using holographic neural networks (78.8% correct overall classification rate using trap nets and 76.0% using gillnets); therefore, water-management regimes affected community structure in the Ottawa River. Littoral zone benthivores were significantly lower in abundance (P < 0.001) or absent in winter reservoirs, whereas the abundance of planktivores or species that were planktivorous at young ages were significantly greater than in unimpounded river reaches. Growth, condition and mortality did not vary among reach types except smallmouth bass Micropterus dolomieu were in better condition in winter reservoirs than unimpounded reaches. Lake sturgeon Acipenser fulvescens recruitment was impaired in run-of-the-river reaches, whereas recruitment for other species that spawn in fast water was not affected.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».