Modelling the probability of salmonid egg pocket scour due to floods
Notice bibliographique
Résumé
Flood disturbance plays a key but complex role in structuring lotic ecosystems. Empirical models proposed here allow salmonid resource managers to quantify the probability of egg pocket scour during floods and to predict how the expected losses vary with flood strength and reach characteristics. The models are based on comparisons between published salmonid egg pocket depth criteria and statistics on the intensity and spatial distribution of scour and fill produced by three flood events of widely different magnitudes in three separate reaches of a gravel-cobble Atlantic salmon (Salmo salar) river in the Saguenay region, Quebec. A simple substrate mobility index, based on reach-scale geomorphic characteristics and flood hydraulics, was shown to provide useful predictions (R2up to 74%) of the fraction of the area of potential spawning zones undergoing flood scour greater than 30 cm. Any Atlantic salmon egg pockets present in these deeply scoured areas would be destroyed. The models also predict the distribution of fill (net rise in bed) potentially causing fry entombment at redds. The flood disturbance data suggest that average probability of scour of an Atlantic salmon egg pocket in the study reaches ranges from under 5% for frequent-recurrence spring floods to approximately 20% for an extreme, multicentenary-recurrence flood.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».