Linking fish assemblages to hydro‐morphological units in a large regulated river
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flow‐related changes of physical habitat represent a potentially significant environmental filter determining the presence and composition of fish assemblages in rivers. The mesoscale (10 0 –10 3 m) of river habitat has been identified as an appropriate resolution to model linkages between fish and their abiotic environment that are relevant yet logistically feasible for management of large rivers with complex habitats and diverse fish assemblages. This study identified well‐defined mesohabitat types (i.e. hydro‐morphological units) that influence the fish community of the lower Saint John River, New Brunswick, downstream of a large hydropower generating station (the Mactaquac Generating Station). Four hydro‐morphological units or habitats (i.e. pool, riffle, run and slack water) were identified and linked to three distinct fish assemblages. Eurytopic species represent habitat generalists that were common among all habitats throughout the study area. Rheophilic species preferred fast‐flowing run habitat, whereas limnophilic species were mainly associated with slack water habitat. Riffle habitats that frequently run dry during low flows were mostly vacant of fish species, suggesting that fish assemblages that would naturally occur in these environments could be affected by fluctuations in flow (i.e. hydropeaking) due to dam operation. Our improved understanding of the relationship between fish assemblages and hydro‐morphological units is a fundamental first step to develop meaningful habitat models that can facilitate the effective evaluation of flow management options regarding hydropower and other flow manipulation activities in large rivers with diverse fish fauna.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».