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Enregistrement W2335052009 · doi:10.1139/cjfas-2013-0556

Juvenile green sturgeon (<i>Acipenser medirostris</i>) and white sturgeon (<i>Acipenser transmontanus</i>) behavior near water-diversion fish screens: experiments in a laboratory swimming flume

2014· article· en· W2335052009 sur OpenAlexvenueno aff
Jamilynn B. Poletto, Dennis E. Cocherell, Natalie Ho, Joseph J. Cech, A. Peter Klimley, Nann A. Fangue

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésSturgeonAcipenserFisheryLake sturgeonEnvironmental scienceJuvenileFlumeFish migrationEcologyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water diversions that extract fresh water for urban, industrial, and agricultural uses, as well as export to southern California, are prevalent throughout the Sacramento–San Joaquin watershed. Many water diversions are fitted with fish-exclusion screens designed to prevent fish from entrainment (i.e., being drawn in). The impact of fish screens on the behavior of migrating juvenile fishes remains largely unknown, especially for threatened species such as sturgeon. We placed individual juvenile green (Acipenser medirostris) or white (Acipenser transmontanus) sturgeon in a laboratory swimming flume in the presence of standard fish screens (2 mm bar spacing) at two field-relevant water velocities (20.4 ± 0.1 and 37.3 ± 0.3 cm·s−1). Fish were tested at 18 °C for 15 min during the day or night and in the presence of possible behavioral deterrents. Behavioral responses, including screen contacts, impingements, and time spent near screens were quantified. Green sturgeon contacted and impinged upon the screens twice as frequently as white sturgeon and also differed in how their behaviors were altered by water velocities and time of day. Our results are informative in developing effective management strategies to mitigate the impacts of water diversions on sturgeon populations and suggest that effective restoration strategies for both species should be considered separately.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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