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Enregistrement W2970881980 · doi:10.1002/esp.4726

Does variable channel morphology lead to dynamic salmon habitat?

2019· article· en· W2970881980 sur OpenAlexaff
David A. Reid, Marwan A. Hassan, Stephen Bird, Robin Pike, Peter Tschaplinski

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensGovernment of British ColumbiaMinistry of EnvironmentPeace Arch HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Channel (broadcasting)EcologySedimentDrainage basinRiver morphologySTREAMSPhysical geographyGeographyGeologyBiologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stream channel morphology forms the template upon which hydraulic aspects of aquatic habitat are created, yet spatial and temporal variability in habitat imposed by changing morphology is not well understood. This paper presents a conceptual model linking sediment supply patterns to spatial and temporal variability in channel form and aquatic habitat. To evaluate this model, change over time in three habitat variables is quantified using a 2D hydrodynamic modeling approach. A 45‐year record of topographic data from Carnation Creek, a catchment in coastal British Columbia, is used for the flow modeling. Using the Nays2DH modeling platform, water depths and velocities are simulated in eight channel segments located at different positions relative to locations of historical colluvial input using seven flow levels ranging from 3% to 400% of mean annual discharge (0.02 to 3.31 m s ). Results indicate that habitat availability changes through time as a result of sediment supply‐driven changes to channel morphology and wood loads, but patterns in habitat vary as a function of dominant channel segment morphology. Spatial and temporal variability in morphology also influences the relationship between habitat availability and river discharge, leading to non‐stationary habitat‐discharge rating curves. When habitat areas are predicted by applying these curves to daily flow series spanning annual dry seasons, over 50% of the variance in cumulative seasonal habitat area can be explained by year‐to‐year changes in channel morphology and wood loading, indicating that changing morphology is an important factor for driving temporal habitat variability. This variance is related to the morphological variability of a channel segment, which in turn is associated with the segment position relative to zones of colluvial input. Collectively, these results suggest that variability in habitat is impacted by channel morphology, and can be evaluated partly on the basis of a channel's sediment supply regime. © 2019 John Wiley & Sons, Ltd.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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