Diel patterns in spatial distribution of fish assemblages in lentic and lotic habitat in a regulated river
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fish assemblages in large rivers are governed by spatio‐temporal changes in habitat conditions, which must be accounted for when designing effective monitoring programmes. Using boat electrofishing surveys, this study contrasts species richness, catch per unit effort (CPUE), total biomass, and spatial distribution of fish species in the Saint John River, New Brunswick, Canada, sampled during different diel periods (day and night) and macrohabitats (hydropower regulated river and its reservoir) in the vicinity of the Mactaquac (hydropower) Generating Station. Taxa richness, total CPUE, and total biomass were significantly higher during night surveys, resulting in marked differences in community composition between the two diel periods. Furthermore, the magnitude of diel differences in catch rate was more pronounced in lentic than in lotic macrohabitats. The required sampling effort (i.e., number of sites) to increase accuracy and precision of CPUE estimates varied widely between fish species, diel periods, and macrohabitats and ranged from 15 to 185 electrofishing sites. Determining a correction factor to contrast accuracy and precision of day‐ with night‐time surveys provide useful insights to improve the design of long‐term monitoring programmes for fish communities in large rivers. The study also shows the importance of multihabitat surveys to detect differences in the magnitude of diel changes in fish community metrics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».