Understanding gas bubble trauma in an era of hydropower expansion: how do fish compensate at depth?
Notice bibliographique
Résumé
Hydrostatic pressure is known to protect fish from damage by total dissolved gas (TDG) supersaturation, but empirical relationships are lacking. In this study we demonstrate the relationship between depth, TDG, and gas bubble trauma (GBT). Hydroelectric dams generate TDG supersaturation that causes bubble growth in the tissues of aquatic animals, resulting in sublethal and lethal effects. We exposed fish to 100%, 115%, 120%, and 130% TDG at 16 and 63 cm of depth and recorded time to 50% loss of equilibrium and sublethal symptoms. Our linear model of the log-transformed time to 50% LOE (R2 = 0.94) was improved by including depth. Based on our model, a depth of 47 cm compensated for the effects of 4.1% (±1.3% SE) TDG supersaturation. Our experiment reveals that once the surface threshold for GBT from TDG supersaturation is known, depth protects rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) from GBT by 9.7% TDG supersaturation per metre depth. Our results can be used to estimate the impacts of TDG on fish downstream of dams and to develop improved guidelines for TDG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».