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Enregistrement W2314993251 · doi:10.1139/f2011-125

Response of trout populations in five Colorado streams two decades after habitat manipulation

2011· article· en· W2314993251 sur OpenAlexvenueno aff
Shannon L. White, Charles Gowan, Kurt D. Fausch, Josh G. Harris, W. Carl Saunders

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTroutSTREAMSHabitatAbundance (ecology)Environmental scienceSalmoEcologyFisheryBrown troutBiomass (ecology)JuvenileRainbow troutBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluating the effectiveness of instream structures for increasing trout populations is complicated by a paucity of long-term studies. We report on a study spanning 23 years to assess the effect of installing log weirs on stream habitat and trout abundance. Structures were installed in a randomly selected half of a 500 m study reach in six small Colorado, USA, mountain streams in 1988, and habitat and trout abundance and biomass were measured annually from 1987 to 1994. When five of the streams were resampled in 2009, none of the 53 logs had moved, and all but one were functioning properly. Pool volume remained more than three times higher in treatment sections than in adjacent controls, and mean depth was also greater. Adult trout abundance increased rapidly after structures were installed and remained 53% higher in treatment sections than in controls 21 years later. Effects on juvenile trout abundance were not detected, probably because fry recruitment is strongly influenced by effects of snowmelt runoff, which vary annually among basins. This evaluation shows that instream structures placed in small, stable channels can function for more than two decades when properly installed and can cause long-lasting increases in trout abundance when habitat is limiting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations48
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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