Reducing Carryover Effects on the Migration and Spawning Success of Sockeye Salmon through a Management Experiment of Dam Flows
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective dam management requires an understanding of the ecological impact of a facility and its operations on individual fish and fish populations. Traversing high flows downstream of dams is an energetically challenging activity that could influence survival and spawning success following passage. Carryover effects, however, are an underappreciated consequence of dam passage that have been overlooked by researchers and natural resource managers. We conducted a large‐scale management experiment to determine if the operation of dam attraction flows could be changed to reduce high sockeye salmon Oncorhynchus nerka mortality following passage and increase spawning success. We tested two flow conditions: (i) a baseline condition—currently used by managers—that released high attraction flows directly adjacent to the entrance to a vertical‐slot fishway and (ii) an alternative condition that released attraction flows 10 m away from the fishway entrance to reduce the flows fish swim through while approaching the passage structure. We tagged 637 sockeye salmon with telemetry tags to monitor dam passage, post‐passage survival to spawning grounds and spawning success under the two flow conditions. Validated fish counters at the exit of the fishway and on spawning grounds were used to generate population level estimates of survival to spawning grounds. Individuals exposed to baseline flow conditions spent two times longer recovering from dam passage and exhibited 10% higher mortality following passage than those exposed to alternative flows. Release of alternative flows for 10 days assisted approximately 550 fish (or 3% of total spawners) in reaching spawning grounds. Once on spawning grounds, female spawning success was strongly influenced by individual spawning characteristics (longevity and date of arrival on spawning grounds) and not dam flow condition. Our findings highlight a cost‐effective solution that decreases mortality following passage simply by altering the location of dam flow releases and not reductions in discharge. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd. Copyright © 2016 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».