Upstream fishway performance by Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>) and brown trout (<i>Salmo trutta</i>) spawners at complex hydropower dams — is prior experience a success criterion?
Notice bibliographique
Résumé
Passage of hydropower plants by upstream-migrating salmonid spawners is associated with reduced migration success, and the need for knowledge of fish behavior downstream of dams is widely recognized. In this study, we examined fishway passage of landlocked Atlantic salmon (Salmo salar) in River Klarälven, Sweden, and brown trout (Salmo trutta) in River Gudbrandslågen, Norway, and the influence of prior experience on passage success in 2012 and 2013. Fishway trap efficiency varied from 18% to 88% and was influenced by river discharge. Most salmon (81%) entered the fishway trap on days without spill, and salmon moved from the turbine area to the spill zone when there was spill, with small individuals showing a stronger reaction than large fish. Analysis of fish with and without prior trap experience showed that a higher percentage of the “naïve” fish (70% of salmon and 43% of the trout) entered the fishway traps than the “experienced” ones (25% of the salmon and 15% of the trout). Delays for fish that entered the trap ranged from 3 to 70 days for salmon and 2 to 47 days for trout.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».