Preserving, augmenting, and creating cold‐water thermal refugia in rivers: concepts derived from research on the Miramichi River, New Brunswick (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Summer water temperatures are rising in many river systems in North America, and this warming trend is projected to intensify in the coming decades. Cold‐water fish may alleviate thermal stress in summer by aggregating in discrete cold‐water plumes that provide thermal refuge from high ambient river temperatures. Reliance on cold‐water thermal refugia is expected to increase in a warming climate, and many river reaches already lack suitable thermal refugia as a result of an absence of thermal diversity. A comprehensive fish management strategy could proactively address this imminent threat to cold‐water fish populations across North America by preserving existing thermal refugia, augmenting thermal anomalies to improve performance as refugia, and creating new thermal refugia in uniformly warm river reaches. We provide practical recommendations on how these measures can be accomplished based on insight derived from recent research focused on the Miramichi River, New Brunswick. Opportunities include limiting land use change, construction aggregate extraction (e.g. sand and gravel pits), and groundwater pumping/consumption. Existing thermal anomalies can be enhanced by controlling advective thermal mixing between cold‐water tributaries and the river mainstem flow, installing riparian shading, and adding temporary structures for protection from avian predators. New refugia can be created by temporarily pumping groundwater to discrete points within the river during periods of thermal stress. These concepts are discussed in the context of a comprehensive thermal refugia management strategy. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».