A decision analysis of flow management experiments for Columbia River mountain whitefish (<i>Prosopium williamsoni</i>) management
Notice bibliographique
Résumé
High spawning flows from Hugh Keenleyside Dam (HKD) on the Columbia River results in dewatering of eggs in mountain whitefish (Prosopium williamsoni) populations, but the ultimate effect on adult abundance depends on the shape of the egg-to-adult recruitment curve. Our decision analysis assessed the benefits of alternative flow experiments while accounting for uncertainties in this relationship and in flows in the Columbia and Kootenay rivers. The value of experimenting depended on the true recruitment relationship, how we quantified experimental benefits, and experimental design. With current uncertainty, the optimal HKD spawning flow (out of 11 alternative flows) was 1699.2 m3·s1. Spawning flows below 1699.2 m3·s1 did not improve egg survival because lower flows rendered high-quality spawning habitat unavailable and increased scour mortality. Two experimental designs, both with higher precision monitoring, had a high probability of detecting the true recruitment curve at reasonable cost. Information from these experiments suggested an optimal spawning flow of 1699.2 m3·s1 if adult abundance were sensitive to egg mortality or 1982.4 m3·s1 if the population were insensitive.
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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 | 0,020 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».