Session B4: How Fast do Fish Swim? A Global Assessment of What We Know and What We Don't Know
Notice bibliographique
Résumé
Abstract:\nCentral to the question of river connectivity is the question of fish swimming performance. As fish passage challenges move away from individual species concerns to more holistic ecosystem considerations the demand for swimming performance data across a wide range of species is growing. In order to establish a baseline for what is known, we have compiled a species list for which swimming performance is known using three leading databases: the Joint AFS-EWRI Fish Passage Reference Database, the USFS Fish Passage Resource Library, and the Department of Fisheries and Oceans Canadaâs Icthyomechanics Database. Between these three databases the swimming performance of 233 individual species have been catalogued. The most recent global fish species count from FishBase and the Catalogue of Fishes indicate that there are 32,900 known species of fish. We therefore are certain that we know some information about the swimming capability of 0.7% of the worldâs fish species. In order to establish what is unknown, a semi-automated journal search of each of the 33,000 species is underway. Full results of this assessment will be presented at the conference. Conservative early estimates are that some swimming performance data exists for at most 10% of the worldâs fish species. There is a wide range between what we know with some confidence (0.7%) and what weâre confident that we donât know (10%), indicating a need for the expansion of existing databases. This investigation focused solely at the species level. Similar investigations at the genus and family levels will likely provide estimates of abilities where species level data are incomplete. A regional study for fishes in the State of Ohio, U.S., indicates significant improvement in knowledge at coarser scales. Further resources dedicated to the development and maintenance of these databases would foster the growth of the global fish passage community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».