Downstream effects of hydroelectric dam operation on thermal habitat use by Brook Trout (<i>Salvelinus fontinalis</i>) and Slimy Sculpin (<i>Cottus cognatus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydroelectric dams can alter downstream water temperatures, impacting thermal habitat available for fishes. Decreases in river water temperatures resulting from hydroelectric dam operations may be beneficial to coldwater species and could potentially offset warming resulting from climatic trends. We used two coldwater fish species, Slimy Sculpin (Cottus cognatus) and Brook Trout (Salvelinus fontinalis) to assess the impact of a cool water draw below a 15 MW hydroelectric dam on fish thermal habitat use relative to a nearby naturally flowing river. Cooler water temperatures below the dam corresponded with significantly cooler mean growth season temperature use for Slimy Sculpin, but not Brook Trout, relative to the natural river. As well, mean growing season temperature use by Slimy Sculpin was significantly cooler relative to Brook Trout in both rivers, and significantly different amongst studied sites in the regulated river. Fish condition was significantly correlated with temperature use for Slimy Sculpin in the naturally flowing river only. Our results indicate that manipulating river water temperatures through hydroelectric dam operations to benefit multiple fish species will be difficult given the complexity of riverine thermal habitat and species‐specific differences in thermal preferences and behaviour.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».