MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2620004017

Vandringsadferd til ørret (Salmo trutta) i et elvinnsjø økosystem, Tokkeåi/Bandak i Telemark: Hydroakustiske og ArcGIS baserte metoder

2016· dissertation· no· W2620004017 sur OpenAlexaboutno aff
Per Tommy Fjeldheim

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2016
Typedissertation
Langueno
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I perioden 2010-2013 foregikk det et større forskningsprosjekt på ørret og næringskjeden til ørret i det vassdragsregulerte elve-innsjø økosystemet Tokkeåi og Bandak i Telemark. Prosjektet var knyttet til en villkårsrevisjon for Tokke/Vinje reguleringen. Ørretens områdebruk og vandringer var imidlertid i liten grad undersøkt. Våren 2014 ble et forskningsprosjekt ved bruk av akustisk telemetri på ørret og storørret i Bandak og Tokkeåi satt i gang. Juni 2014 ble 31 akustiske loggere fordelt i et dekkende nettverk. Det ble plassert tre loggere på det antatt viktige oppvekstområdet på deltaflaten ved innløp Tokkeåi. Fra kanten av deltaflaten og utover i innsjøen ble det plassert loggere for å kontrollere utvandring fra deltaområdet til hovedbassenget (25 loggere ut til Lauvvik) og ved utløp Bandak (tre loggere ved Skarperudstrømmen). Loggerne fanger opp akustiske signaler kontinuerlig. August 2014 ble det utlagt 13 loggere i Tokkeåi (og en i Dalaåi) opp til Helvetesfossen (4.7 km) som er oppvandringshinder. Målet var å merke (vha. implantering av akustisk sender i bukhulen) 50 ørret, 25 ‘vanlig’ fisk fra 300g-1kg fra deltaflaten og 25 større individer over 1 kilo. Det viste seg å være svært krevende å fange større ørret. Fra august til desember ble 23 ørret (5-point summary; minimum: 313, Q25: 400, median: 480, Q75: 600, maksimum: 1350 g) fanget og merket på deltaflaten (lokalt kalt deltafisk) og to pelagiske ørreter, men kun en stor (hhv. 700g og 2.7 kg). Fisk ble fanget med ulike redskaper, fra alt av sportsfiskeutstyr til garn og rusefiske. De hydroakustiske merkene (V9 og V9P fra Vemco Division, AMIRIX Systems Inc, Halifax Canada) sender et lydsignal hvert 2 min (tilfeldig innenfor 90-180 sek) med en estimert batterivarighet på hhv. 900 og 512 dager. Merket til større fisker var utstyrt med dybdesensor (V9P). I begynnelsen av desember ble første dataserie innhentet i felt, dvs. de først merkede individene hadde i underkant av 4 måneder med data. Det var nær full overlevelse av merkede individer. Kun ett individ har enten utstøtt merket eller må antas død 41 dager etter merking, ettersom merket ikke har flyttet seg. Data viste at det var 22 aktive individer innenfor området dekket av loggere der 19 av disse i all hovedsak har oppholdt seg på eller ved deltaflaten. Det er 2 individer som vandret ut av Bandak, som ikke har kommet tilbake. Det var stor individuell variasjon i vandringsmønster (hjemmeområde 5- point summary; minimum: 0.31, Q25: 0.66, median: 0.76, Q75: 1.17, maksimum: 2.34 km2) og vandringslengder utover høsten (5-point summary; minimum: 13, Q25: 166, median: 264, Q75: 370, maksimum: 711 km). Deltafisken har sterk tilknytning til deltaflaten, men ikke nødvendigvis til Tokkeåi. Ti av individene har gytt, men bare syv av disse i Tokkeåi. Tre av gytefiskene har foretatt en lang gytevandring, forlatt deltaområdet og krysset Bandak (27 km lang innsjø) med relativt stor svømmehastighet (43 ± 11.5 cm/sek). Deretter vandret de tilbake til deltaflaten etter endt gyting. De to pelagiske fiskene har en omfattende vertikal habitatbruk, og begge fiskene har vært dypere enn 70 meter (hhv. 74 og 76.1 m som er maksimum dybdesensor kan registrere). Disse to individene bruker også mye større deler av Bandak enn deltafisken (deltafisk; 0.85 ± 0.39 km2, pelagisk; 2.06 ± 0.25 km2). Et individ bruker både deltaflaten og pelagialen og regnes som pelagisk fisk. Det ble ikke funnet noen signifikante forskjeller på natt og dagvandring (dag resp. natt satt til 12 timer), men data antyder noe mindre aktivitet på de mørkeste timene på nattestid. Akustisk telemetri med merkesignal hvert 2 min, gir svært mye data og kan være vanskelig å tolke. En standard metodikk angir at hvert individ før videre analyser bør posisjonsbestemmes til gjennomsnittlig posisjon (satt som senter for aktivitet) over 30 min intervaller. Her ble betydning av å sette gjennomsnittlig posisjon over ulike tidsintervaller også undersøkt (3, 10, 30, 90, 270, 720 min). Tidsintervall hadde vesentlig innvirkning på resultater, med økende beregnet vandringslengde ved minkende tidsintervall. Disse forskjellene ser imidlertid i hovedsak å være knyttet til tekniskmetodiske forhold, og indikerer rom for tekniske forbedringer. Som en ny analysemetodikk, ble alle data her videre importert til et G Som en ny analysemetodikk, ble alle data her videre importert til et GIS system (ArcGIS) for 3D analyser med stor vekt på relevant visuell fremvisning. I en 3D modell av innsjøen med fiskens vandringer i 3D, indikerte analysene klare sesongvise variasjoner i habitatbruk, særlig dybdebruk hos pelagisk fisk, med økende bruk av dypområder senere på året. Vandringsadferd for brunørret i elv-innsjø økosystemer er ikke tidligere undersøkt på aktuelle tid-rom skala. Derfor finnes det relativt lite informasjon om vandringer til brunørret mellom elv og innsjø, og særlig for større ørret. Resultatene her viser stor individuell variasjon i arealbruk, at de fleste individer er relativt stasjonære, men også at enkeltindivider kunne vandre over overraskende store områder og bruke hele dette relativt store elv-innsjø økosystemet.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,005

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,246 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDuo Research Archive (University of Oslo)Même sujetEcology and biodiversity studiesTravaux en français237 207