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Enregistrement W2773043996 · doi:10.1111/rec.12649

Does restoration work? It depends on how we measure success

2017· article· en· W2773043996 sur OpenAlexafffundabout
Shad Mahlum, David Côté, Yolanda F. Wiersma, C. J. Pennell, Blair Adams

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaGovernment of Newfoundland and LabradorMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks Canada
Mots-clésCulvertEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>Transponder (aeronautics)HabitatComputer scienceFisheryEcologyGeographyGeologyMeteorologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The restoration of 4 partial stream barriers was evaluated in watersheds of Terra Nova National Park, Newfoundland, Canada from 2009 to 2011. Brook trout ( n = 462) were tagged and tracked moving through our study sites using passive‐integrated transponder telemetry and the restoration actions were assessed using 3 different measures: passage success rates; the range of passable flows; and the availability of passable flows. We considered the observed results within a before‐after‐control‐impact (BACI) design that included reference reaches and pre‐restoration observations. The conclusions of BACI analyses were also contrasted with those that would have been obtained from commonly used before‐after (B‐A) or control‐impact (C‐I) study designs. While the restoration actions changed hydrological conditions in a way that should facilitate fish passage, our biological measures indicated that success was variable across culverts and within culverts depending on the measure evaluated. Furthermore, the natural temporal and spatial variability of fish movements often resulted in different conclusions between the more robust BACI design and the more commonly used B‐A and C‐I designs. Our results demonstrate that restoration of partial barriers may not always yield dramatic improvements. Furthermore, without suitable controls, the chances of drawing false conclusions regarding restorations in temporally and spatially dynamic systems are substantial.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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