The future of fish passage science, engineering, and practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Much effort has been devoted to developing, constructing and refining fish passage facilities to enable target species to pass barriers on fluvial systems, and yet, fishway science, engineering and practice remain imperfect. In this review, 17 experts from different fish passage research fields (i.e., biology, ecology, physiology, ecohydraulics, engineering) and from different continents (i.e., North and South America, Europe, Africa, Australia) identified knowledge gaps and provided a roadmap for research priorities and technical developments. Once dominated by an engineering‐focused approach, fishway science today involves a wide range of disciplines from fish behaviour to socioeconomics to complex modelling of passage prioritization options in river networks. River barrier impacts on fish migration and dispersal are currently better understood than historically, but basic ecological knowledge underpinning the need for effective fish passage in many regions of the world, including in biodiversity hotspots (e.g., equatorial Africa, South‐East Asia), remains largely unknown. Designing efficient fishways, with minimal passage delay and post‐passage impacts, requires adaptive management and continued innovation. While the use of fishways in river restoration demands a transition towards fish passage at the community scale, advances in selective fishways are also needed to manage invasive fish colonization. Because of the erroneous view in some literature and communities of practice that fish passage is largely a proven technology, improved international collaboration, information sharing, method standardization and multidisciplinary training are needed. Further development of regional expertise is needed in South America, Asia and Africa where hydropower dams are currently being planned and constructed.
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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 | 0,020 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».