Fine-scale habitat selection of green sturgeon (<i>Acipenser medirostris</i>) within three spawning locations in the Sacramento River, California
Notice bibliographique
Résumé
Vast sections of the Sacramento River have been listed as critical habitat by the National Marine Fisheries Service for green sturgeon spawning (Acipenser medirostris), yet spawning is known to occur at only a few specific locations. This study reveals the range of physical habitat variables selected by adult green sturgeon during their spawning period. We integrated fine-scale fish positions, physical habitat characteristics, discharge, bathymetry, and simulated velocity and depth using a two-dimensional hydraulic model (FaSTMECH). The objective was to create habitat suitability curves for depth, velocity, and substrate type within three known spawning locations over two years. An overall cumulative habitat suitability score was calculated that averaged the depth, velocity, and substrate scores over all fish, sites, and years. A weighted usable area index was calculated throughout the sampling periods for each of the three sites. Cumulative results indicate that the microhabitat characteristics most preferred by green sturgeon in these three spawning locations were velocities between 1.0 and 1.1 m/s, depths of 8–9 m, and gravel and sand substrate. This study provides guidance for those who may in the future want to increase spawning habitat for green sturgeon within the Sacramento River.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».