Developing Bioenergetic-Based Habitat Suitability Curves for Instream Flow Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Instream flow models link a physical habitat model that predicts flow-related changes in hydraulics to a biological model that predicts the response of fish to altered velocity and depth. Habitat suitability curves (HSCs) based on frequency of habitat use (fish occurrence relative to available habitat) remain the most widely used biological models in habitat simulations. However, in some contexts fish density may be a poor indicator of habitat quality, leading to biased predictions of optimal flow. We explore the use of bioenergetics to derive mechanistic HSCs based on the fundamental energetics of habitat use. Using flow-related changes in production of Coho Salmon Oncorhynchus kisutch smolt as reference data to evaluate model predictions, we found that bioenergetic-based HSCs matched the validation data better than frequency-based HSCs, which systematically underestimated optimal flows. However, biases remained using bioenergetic HSCs, suggesting that habitat suitability may not be independent of discharge as is often assumed. Declining invertebrate drift concentration, increasing temperature, and density dependence of growth at low flows are potential mechanisms of flow-related declines in habitat suitability; measuring these effects and incorporating them into flow models is an important step in further improving model predictions, particularly at low flows. Received December 3, 2015; accepted May 11, 2016
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».