Assessing the detectability of road crossing effects in streams: mark–recapture sampling designs under complex fish movement behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Summary Most reviews of stream fish connectivity have highlighted the urgent need for standardized methods to quantify the effects of barriers such as road crossings on fish movement and incorporate the complexity of fish behaviours. A question that has not been fully addressed yet in field assessments of fish stream connectivity is which conditions influence the detectability of road crossing effects. Failure to detect existing road crossing effects can result from shortcomings in sampling design that lead to low statistical power. Here, we propose general barrier dispersal models to allow for asymmetry in barrier permeability and changes in movement behaviours of fish confronting a barrier. Despite the increased realism of these ecological assumptions, it remains to be determined whether asymmetric barriers and altered movement behaviours can be unambiguously detected using mark–recapture trials. We used simulations within a modelling framework that explicitly incorporates barrier and behavioural effects to assess the statistical power of various mark–recapture sampling designs under different combinations of design and ecological constraints. Key insights from our simulations are that (i) the spatial extent of the study reach critically affects detectability of barrier effects; (ii) the number of recaptured individuals that cross a barrier has greater effect on detectability than the total number of recaptures on both sides of the barrier; and (iii) detectability of asymmetry in barrier permeability and of altered movement behaviours increases with both linear fish density and effect size. Synthesis and applications . The proposed dispersal models, incorporating asymmetric barrier permeability and changes in movement behaviours of fish confronting a barrier, are of broad importance in the quantification of habitat connectivity in streams and rivers. Our simulation approach provides precise guidelines for improving the sampling design by adjusting the spatial extent of the study reach based on a priori knowledge of ecological constraints. This study highlights the importance of evaluating the detectability of the effects of barriers such as road crossings and carefully planning the sampling design of mark–recapture studies before conducting costly field trials and provides quantitative tools to help achieve these goals.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».