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Enregistrement W3033852209 · doi:10.1139/cjfas-2019-0395

Migration of Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>) smolts in a large hydropower reservoir

2020· article· en· W3033852209 sur OpenAlexafffundvenue
Amanda B. Babin, Mouhamed Ndong, Katy Haralampides, Stephan J. Peake, Ross A. Jones, R. Allen Curry, Tommi Linnansaari

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSalmoEstuaryHydropowerFisheryFish migrationEnvironmental scienceSpring (device)Fish <Actinopterygii>SalmonidaeHydrology (agriculture)BiologyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migration rates, delay, timing, and success of acoustic-tagged Atlantic salmon (Salmo salar) presmolts (n = 120) and smolts (n = 57) are reported as they moved through the large Mactaquac Generating Station (MGS) reservoir and subsequently the lower Saint John River (SJR). The potential relationship between fish movements and the MGS operations was examined directly and via a hydrodynamic model. Migration rates were 15.4–29.3 km·day−1 within the river sections and 5.0–13.3 km·day−1 through the reservoir, a significant reduction of 32%–57%. Migratory timing was temporally mismatched with dam operations such that only a few (n = 3) smolts had the option of dam passage via spill. Migration success estimated as apparent survival was high through the reservoir (81%–100%), declined by 8%–32% during passage at the MGS, and additional losses (27%–55%) occurred during the migration to the lower SJR, such that overall survival to the estuary for the groups tagged as autumn presmolts was 61%–65%, and survival for those tagged as spring smolts was 6%–10%.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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