Prioritising culvert removals to restore habitat for at‐risk salmonids in the boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the boreal forests of Canada, industrial development has resulted in the installation of thousands of culverted road crossings that act as barriers to fish movement and degrade habitat for native freshwater fishes. In view of culvert removals being expensive, prioritisation methods have been developed, but the efficacy of such methods has not been thoroughly investigated nor have they been tested on low‐gradient boreal forest watersheds containing at‐risk salmonids. The management utility of a novel GIS‐based optimisation‐planning tool to prioritise fish barrier remediation was tested in two highly developed watersheds. Region‐specific parameter estimates of monetary variables (e.g. budget, individual barrier remediation costs), barrier passability and biologically relevant information for species on conservation concern (e.g. habitat suitability, dispersal ability) were incorporated. Results indicate that for Arctic grayling, Thymallus arcticus Pallas, and bull trout, Salvelinus confluentus Suckley, a large proportion (~61–83%) of currently isolated habitat can be reconnected with low investment (~$200–$500 K). This study demonstrates the management utility of barrier optimisation methods for use in boreal watersheds, particularly as it significantly reduces the technical expertise needed to perform relatively complex optimisation analyses.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».