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Enregistrement W2912593744 · doi:10.1111/faf.12349

Turbine entrainment and passage of potadromous fish through hydropower dams: Developing conceptual frameworks and metrics for moving beyond turbine passage mortality

2019· article· en· W2912593744 sur OpenAlexafffund
Philip M. Harrison, Eduardo G. Martins, Dirk A. Algera, Trina Rytwinski, Brent Mossop, Alf Leake, Michael Power, Steven J. Cooke

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)University of Northern British ColumbiaCarleton UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésHydropowerDownstream (manufacturing)Entrainment (biomusicology)Environmental scienceTurbineUpstream (networking)EcologyEngineeringBiologyOperations managementPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Potadromous fishes are vulnerable to involuntary entrainment through hydropower turbines. However, turbines can also provide a downstream passage route for potadromous fish. Here, we review evidence for turbine entrainment and passage in potadromous fish, and evaluate the effects of these processes on upstream and downstream populations. We develop conceptual frameworks and metrics to quantify vulnerability to turbine entrainment removals, and to quantify the efficiency of turbines as a downstream passage route. We highlight factors that influence these processes and provide case‐studies demonstrating their applicability. We found that juvenile potadromous fish are being entrained through turbines at rates high enough to impact upstream populations. Given that juvenile passage survival is often high, we argue that turbines provide an important downstream passage route for potadromous fish. We show that entrainment vulnerability is likely a function of interactions between in‐reservoir fish behaviour, habitat configuration and operations and thus not well captured by passage mortality estimates. Similarly, we show that while passage mortality can limit downstream passage efficiency, passage success is also dependent on reservoir and forebay navigation, along with survival and fitness in the downstream river. We advocate for a shift in focus away from estimates of passage mortality and injury, which have previously accounted for the majority of turbine passage research. Instead, we recommend an approach that focusses on quantification of the factors that influence downstream passage efficiency and entrainment vulnerability. Moreover, we highlight the need to better understand the broader scale impacts of these events on upstream and downstream populations.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations45
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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