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Enregistrement W2979510717 · doi:10.1139/cjfas-2018-0407

Movements, habitat use, and entrainment of stocked juvenile lake sturgeon in a hydroelectric reservoir system

2019· article· en· W2979510717 sur OpenAlexvenueno aff
Jonathan Hegna, Kim T. Scribner, Edward A. Baker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLake sturgeonAcipenserSturgeonHabitatFisheryJuvenileNursery habitatThreatened speciesEntrainment (biomusicology)Environmental scienceHydroelectricityEcologyGeographyFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying movement and habitat use patterns is essential for fish passage efforts and the conservation of threatened species. We used acoustic telemetry to track the movements of 44 juvenile lake sturgeon (Acipenser fulvescens) throughout Kleber Reservoir in northern Michigan. On average, lake sturgeon moved 502 m between telemetry positions, with age-2 lake sturgeon moving longer distances than age-1 lake sturgeon. Areas with high numbers of lake sturgeon detections were clustered near the forebay, while zones with low numbers of detections were clustered toward the head of the reservoir. Analyses showed that 66.4% of the variance in habitat use could be explained by physical habitat features. Reservoir areas with ample deepwater habitat, fine soft substrates, and limited macrophyte vegetation were the most frequently occupied and, thus, may provide suitable habitat conditions to support juvenile lake sturgeon. We observed that 54.4% of the age-1 and 52.8% of the age-2 lake sturgeon stocked into Kleber Reservoir were entrained. Reservoir size, morphology, and the location of suitable habitat in relation to hydroelectric infrastructure may be key factors that affect entrainment rates.

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)0,000
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 enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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