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Enregistrement W3036616452 · doi:10.1139/cjfas-2019-0327

Impact of in-stream restoration structures on salmonid abundance and biomass: an updated meta-analysis

2020· article· en· W3036616452 sur OpenAlexafffundvenue
Kyleisha J. Foote, Pascale M. Biron, James W. A. Grant

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAbundance (ecology)Biomass (ecology)Environmental scienceEcologyRelative species abundancePopulationStream restorationPopulation structureRestoration ecologyBiologyFisheryHabitatDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Owing to declines in salmonid populations, in-stream restoration structures have been used for over 80 years to increase abundance of fish. However, the relative effectiveness of these structures remains unclear for some species or regions, partly due to contrasting conclusions from two previous meta-analyses. To update and reconcile these previous analyses, we conducted a meta-analysis using data available from 1969 to 2019 to estimate the effect of in-stream structures on salmonid abundance (number and density) and biomass. Data from 100 stream restoration projects showed a significant increase in salmonid abundance (effect size 0.636) and biomass (0.621), consistent with previous reviews and studies, and a stronger effect was found in adults than in juvenile fish. Despite a shift towards using more natural structures (wood and boulders) since the 1990s, structures have not become more effective. However, most projects monitor for less than 5 years, which may be insufficient time in some systems for channel morphology to adjust and population changes to be apparent. Process-based techniques, which give more space for the river, allow more long-term, self-sustaining restoration.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,035
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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