The Effect of Hydrologic Alteration on Capture Efficiency of Freshwater Fishes in a Highly Modified Prairie Stream
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrology is a defining feature of aquatic ecosystems. Changes in stream hydrology, due to climate change, water use and impoundment, have been shown to negatively affect fish populations. Assessing changes in hydrology and its effect on fish populations and communities remains an important consideration for aquatic monitoring programmes across the globe. In this study, we used the Milk River in southern Alberta as a model system to understand how hydrologic alteration may also affect capture probabilities of fishes and impact instream monitoring programmes. The Milk River receives the majority of its April to October flow via an inter‐basin transfer from the St. Mary River, drastically altering the hydrologic regime and instream habitats for fishes during this augmentation period. We estimated species‐specific seine net capture probabilities of fishes in the Milk River during augmentation and natural flow periods using depletion surveys in both open and enclosed sites. Using habitat data collected during the seine surveys, linear mixed‐effects models were created with capture efficiency as the dependent variable. Models were compared using corrected Akaike's information criterion, and the relative contributions of the different variables to the top models were examined. We found that species and flow characteristics, such as water velocity and the state of augmentation, played a prominent role in many of the top models explaining variation in capture efficiency. These results demonstrate that changes to stream hydrology clearly have the potential to impact gear efficiency and individual species assessments. Stream monitoring programmes, which aim to determine long‐term trends in aquatic ecosystem health, need to be mindful that any change to stream hydrology—from climate change, fragmentation or stream alteration—can alter capture efficiency of the sampling gear and inadvertently alter species‐specific trends. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| 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 ».