Why do fish strand? An analysis of ten years of flow reduction monitoring data from the Columbia and Kootenay rivers, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stranding of fish due to flow reductions has been documented in the near shore of the Columbia and Kootenay Rivers, Canada, and can result in sub‐lethal or lethal effects on fish. Ten years (1999–2009) of monitoring data have been collected at sites below two hydro‐electric dams (Hugh‐L‐Keenleyside and Brilliant Dam) following flow reductions. A generalized linear mixed effects model analysed the probability of a stranding event in relation to environmental and operational variables including the rate of change in the water levels, the duration of shoreline inundation prior to a reduction (wetted history), the river stage, the magnitude of the reduction, distance downstream from the dam, time of day, day of year (season) and whether a site had been physically altered to mitigate stranding. The results demonstrated statistically significant effects on stranding risk from minimum river stage, day of the year and whether a site had been physically re‐contoured. The combination of investigated factors giving the highest probability of stranding was a large magnitude reduction completed in the afternoon in midsummer, at low water levels when the near shore had been inundated for a long period. This research is significant in its approach to assessing years of ecosystem scale monitoring data and using the modelling results to determine ways for these findings to be applied in regulated river management to minimize fish stranding. It also highlighted data gaps that require addressing and provides ecosystem scale results to compare with stranding studies carried out in mesocosms. © 2014 The Authors. River Research and Applications published by John Wiley & Sons Ltd.
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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 | 0,000 | 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 découle