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Enregistrement W2944404053 · doi:10.1002/nafm.10285

Rainbow Trout Migration and Use of a Nature-Like Fishway at a Great Lakes Tributary

2019· article· en· W2944404053 sur OpenAlexafffundabout
Christopher M. Bunt, Bailey Jacobson

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesBruce Power
Mots-clésRainbow troutFisheryTributaryFish migrationFish <Actinopterygii>BayTroutEnvironmental scienceGeographyBiologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rainbow Trout Oncorhynchus mykiss were monitored over two consecutive vernal migration periods at a nature-like fishway on the Beaver River, Ontario, to assess attraction efficiency, passage efficiency, multiple fish passage metrics, and interannual return rates from Georgian Bay, Lake Huron. Fishway evaluations have shifted to fill knowledge gaps related to the passage of nonsalmonids; however, surprisingly little work has been conducted with Rainbow Trout, with no known study assessing attraction or passage at a nature-like fishway. Attraction efficiency was 53% and passage efficiency was 100% in 2017; only two of the radio-tagged fish returned to the fishway in 2018. Upstream passage through the fishway required an average time of 152 ± 122 min. Fish spent 19–43 d upstream before returning to Lake Huron, where downstream passage required as little as 15 min. Overall, there were no significant relationships between any of the fish passage metrics and fish size or condition. These results can be used as a foundation for anadromous O. mykiss subspecies passage research and suggest that fisheries managers may need to adjust annual fishway counts. Future research should focus on developing methods to directly integrate temporal passage metrics into estimates of fishway efficiency.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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