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Enregistrement W2192166163 · doi:10.1139/cjfas-2013-0276

Effect of hydroelectric dam operations on the freshwater productivity of a Columbia River fall Chinook salmon population

2014· article· en· W2192166163 sur OpenAlexvenueno aff
Ryan A. Harnish, Rishi Sharma, Geoffrey A. McMichael, Russell B. Langshaw, Todd N. Pearsons

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinook windOncorhynchusHydroelectricityEscapementProductivityFisheryPopulationHydropowerEnvironmental scienceEcologyFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Altering the timing and magnitude of discharge fluctuations can minimize the adverse effects of operating hydroelectric dams on the productivity of downstream salmon populations. Hydroelectric operations at Priest Rapids Dam during the mid-1970s resulted in dewatering of fall Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) redds, causing mortality of intragravel life stages. Since then, a series of operational constraints have been implemented at Priest Rapids Dam to reduce the effects of discharge fluctuations on the population of fall Chinook salmon that spawns and rears downstream from the dam. Initial protections that focused on preventing redd dewatering were subsequently increased to include postemergence life stages. We used stock–recruit analyses to identify changes to the population’s freshwater productivity that occurred over a 30-year period and coincided with changes to dam operations. We observed a 217% increase in productivity that corresponded with constraints enacted to prevent redd dewatering and an additional 130% increase that coincided with enactment of constraints to limit stranding and entrapment of juveniles. The information gained from this study may be used to guide efforts elsewhere to mitigate the effects of hydroelectric dam operations on downstream fish populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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