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Enregistrement W2966111723 · doi:10.1071/mf19197

From an irrigation system to an ecological asset: adding environmental flows establishes recovery of a threatened fish species

2019· article· en· W2966111723 sur OpenAlexaff
Ivor Stuart, Clayton Sharpe, Kathryn Stanislawski, Anna L. Parker, Martin Mallen‐Cooper

Notice bibliographique

RevueMarine and Freshwater Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensRealNetworks (Canada)
Organismes subventionnairesCharles Sturt UniversityLa Trobe University
Mots-clésThreatened speciesRiver ecosystemHabitatAbundance (ecology)FisheryEndangered speciesEcologyJuvenile fishPopulationEnvironmental scienceLake ecosystemEcosystemBiologyJuvenile

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide, riverine fish are the target of environmental water because populations have declined in lotic river habitats following river regulation. Murray cod is an endangered Australian riverine fish with remaining populations associated with lotic river reaches with instream habitat, including some creeks operated as part of irrigation systems. Our objectives were to develop a life history model, apply the building block method of environmental flows to enhance the abundance of juvenile Murray cod and promote population recovery. From 2008 to 2018 we evaluated changes to Murray cod juvenile abundance before and after implementation of a perennial environmental flow regime that began in 2013. During the first year of the environmental flow, larvae were collected as evidence of spawning. Murray cod abundance can be enhanced with environmental flows that target: (1) an annual spring spawning or recruitment flow with no rapid water level drops; (2) maximising hydrodynamic complexity (i.e. flowing habitats that are longitudinally continuous and hydrodynamically complex); and (3) an annual base winter connection flow. Recognition that incorporating hydraulics (water level and velocity) at fine and coarse time scales, over spatial scales that reflect life histories, provides broader opportunities to expand the scope of environmental flows to help restore imperilled fish species in regulated ecosystems.

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)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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