Fish Entrainment into Irrigation Canals: An Analytical Approach and Application to the Bow River, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Carseland Canal on the Bow River, Alberta, diverted water at a rate of 1.4–37.7 m3/s during the 2003 irrigation season. We estimated daily entrainment rates of rainbow trout Oncorhynchus mykiss, brown trout Salmo trutta, and mountain whitefish Prosopium williamsoni throughout the diversion season using population assessments of fish in the Bow River and the irrigation canal coupled to an estimate of the evacuation rate of intentionally entrained fish. Total entrainment during the irrigation season was estimated at 3,996 rainbow trout, 664 brown trout, and 2,352 mountain whitefish. Large fish (>150 mm fork length [FL]) made up 42.0% of the total number of entrained rainbow trout, 17.0% of entrained brown trout, and 0.5% of entrained mountain whitefish, representing 1.1, 0.8, and 0.3% of the total mortality observed in these Bow River populations. Earlier estimates of canal losses based on fall rescues of fish suggest that entrainment varies annually and that the 2003 estimates were low for rainbow trout and brown trout and high for mountain whitefish. We also identified 11 additional species that were either entrained or resident in the system within the canal and associated settling pond.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».