Modelling the dispersal of riverine fish larvae: from a raster-based analysis of movement patterns within a racetrack flume to a rheoreaction-based correlated random walk (RCRW) model approach
Notice bibliographique
Résumé
Recruitment of Chondrostoma nasus and similar fish species in rivers is related to spatiotemporal linkages between larval hatching and nursery habitats. Active swimming behaviour contradicts the assumption that passive particle tracing models can serve as a proxy for larval dispersal models. A racetrack flume with an inshore area of near-natural slope was created to observe individual larval trajectories. A new three-step, raster-based analysis was developed to distinguish four types of movement patterns: active upstream, active downstream, active–passive, and passive. Both larval developmental stage-specific and release site-specific occurrences of these movement patterns were experimentally found for nine flow velocity classes (≤0.225 m·s−1). These current-induced movement patterns, and evaluated durations within them, were used to develop a biased and correlated random walk model that includes rheoreaction — a key behavioural response of fish to flow within rivers. The study introduces the concept and application of a rheoreaction-based correlated random walk model, which coupled with a 3D hydrodynamic model, allows prediction of the spatiotemporal effects of various river discharges, morphologies, and restoration scenarios on larval fish dispersal.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».