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Enregistrement W2619308922 · doi:10.1186/s13750-017-0093-z

What are the impacts of flow regime changes on fish productivity in temperate regions? A systematic map protocol

2017· article· en· W2619308922 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Evidence · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalUniversity of Washington
Mots-clésProductivityEcosystemSustainabilityEnvironmental resource managementStreamflowEcologyHabitatEnvironmental scienceGeographyNatural resource economicsFisheryBiologyEconomicsDrainage basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Ecosystem changes from altered flows can have multiple impacts on fish, including changes to physical habitat, habitat access, food supplies, behaviour, community composition, energy expenditure, and population dynamics. There is growing evidence of the potential negative consequences of altered flow regimes on fluvial ecosystems and the fisheries they support. As such, the scientific and policy communities have acknowledged the need for maintaining or restoring natural flow variability in order to sustain ecological health of fluvial ecosystems. However, for resource managers, making decisions on the potential effects of flow alterations on fish productivity has been problematic because there are still uncertainties regarding flow-fish productivity relationships. Therefore, to ensure the maintenance of healthy and productive aquatic ecosystems and the sustainability of riverine fisheries, a better understanding of the impacts of flow alteration on fish productivity is needed. Due to the wide scope of this review, and the diversity of fish productivity outcomes used to evaluate flow alteration impacts, the set of studies will be quite heterogeneous. Therefore, prior to undertaking a comprehensive and quantitative synthesis, we propose to begin with a systematic map to provide an overview of the available evidence on the impacts of flow regime changes on fish productivity. We will also use this systematic map to identify subtopics that are sufficiently covered by existing studies to allow full systematic reviewing. Methods This systematic map will compile evidence on the impacts of flow regime changes on fish productivity. All studies that evaluate the effects of flow regime change on direct outcomes of fish productivity, will be included in the review. We will use a broad definition of fish productivity to include any measurement related to: biomass, abundance, density, yield, diversity, growth, survival, individual performance, migration, reproduction, recruitment, or surrogate thereof. Relevant causes of a change in/modification to flow regime can include: (1) anthropogenic causes: dams, reservoirs (impoundments), hydroelectric facilities, locks, levees, water withdrawal (abstraction), water diversion, land-use changes, and road culverts; or (2) natural causes: climate change (possible indirect anthropogenic cause as well), floods, droughts, seasonal changes. Any freshwater or estuarine fish species or species groups in temperate regions will be considered. The review will include a wide range of sources including primary and grey literature and use public databases, search engines and specialist websites. A searchable database containing extracted meta-data from relevant included studies will be developed and provided as a supplementary file to the map report. The final narrative will describe the quantity and key characteristics of the available evidence, identify knowledge gaps for future research and identify subtopics that are sufficiently covered by existing studies to allow full systematic reviewing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle