A comparison of metrics to evaluate the effects of hydro-facility passage stressors on fish
Notice bibliographique
Résumé
Hydropower is the most common form of renewable energy, and countries worldwide are considering expanding hydropower to new areas. One of the challenges of hydropower deployment is mitigation of the environmental impacts including water quality, habitat alterations, and ecosystem connectivity. For fish species that inhabit river systems with hydropower facilities, passage through the facility to access spawning and rearing habitats can be particularly challenging. Fish moving downstream through a hydro facility can be exposed to a number of stressors (e.g., rapid decompression, cavitation, blade strike and collision, turbulence, and shear forces), which can affect fish survival in direct and indirect ways. Many studies have investigated the effects of hydroturbine passage on fish; however, the comparability among studies is limited by variation in the metrics and biological endpoints used. Future studies investigating the effects of hydroturbine passage should focus on using metrics and endpoints that are easily comparable. This review summarizes four categories of metrics that are used in fisheries research that have application to hydroturbine passage (i.e., mortality, injury, physiological markers, behavior) and evaluates them based on several criteria (i.e., resources needed, invasiveness, comparability among stressors and species, and diagnostic properties). Additionally, these comparisons are put into context of study setting (i.e., laboratory versus field). Overall, injury and physiological markers are ideal for studies in which there is a need to understand the mechanisms of effect, whereas behavior and mortality metrics provide information on the whole body response of the fish. The study setting strongly influences the comparability among studies. In laboratory-based studies, stressors can be controlled by type, intensity, and duration, allowing for easy comparisons among studies. In contrast, field studies expose fish to realistic passage environments but the comparability is limited. Based on these results, future studies, whether lab or field-based, should focus on metrics that relate to mortality for ease of comparison, while some diagnostic capability is important for furthering the science.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».