Modelling functional fish habitat connectivity in rivers: A case study for prioritizing restoration actions targeting brown trout
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Throughout the world, decreased connectivity of fluvial habitats caused by artificial river channel alterations such as culverts, weirs and dykes is seen as an important threat to the long‐term survival of many aquatic species. In addition to assessing habitat quality and abundance, wildlife managers are becoming increasingly aware of the importance of taking into account habitat connectivity when setting priorities for restoration. In this paper, a new approach of spatial analysis adapted to rivers and streams is proposed for modelling 2D functional habitat connectivity, integrating distance, costs and risk of travelling between habitat patches (e.g. daily use, spawning, refuge) for particular fish species, size classes and life stages. This approach was applied to a case study in which brown trout (Salmo trutta) habitat accessibility was examined and compared under various scenarios of stream restoration in a highly fragmented stream in Ile‐de‐France. Probabilities of reaching spawning habitats were estimated from a trout‐populated area located downstream of the barriers and from potential daily‐use habitat patches across the stream segment. The approach successfully helped prioritize restoration actions by identifying options that yield the greatest increase in accessible spawning habitat areas and connectivity between spawning habitat and daily‐use habitat patches. This case study illustrates the practical use of the approach and the software in the context of river habitat management.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».