Entrainment of fish eggs and larvae at an operating nuclear generating station using improved methodology
Notice bibliographique
Résumé
Patrick PH, Di Giuseppe M, Manolopoulos H, Tai M-K, Poulton S, Wright J. 2020. Entrainment of fish eggs and larvae at an operating nuclear generating station using improved methodology. Lake Reserv Manage. 37:186–198.Entrainment data collected from 7 December 2015 to 22 November 2016 at the Darlington Nuclear Generating Station (DNGS) using automated sampling methodology are discussed in this article, including numbers of fish eggs and larvae entrained. We used a more robust sampling design than previously used in 2004 and 2006, which involved more frequent sampling over a longer, 12 month period. The design allowed collection of daily samples with a longer sampling duration and higher total sample volumes that reduced variability compared to previous studies with less robust sampling throughout a day. Our study resulted in the capture of deepwater sculpin and burbot that were not observed in previous entrainment studies. The maximum entrainment density for eggs was about 17 times higher than that for larvae. The entrainment of fish eggs was highest in the summer months (June and July) and did not vary diurnally. The highest entrainment rates for larvae occurred during the months of August and September, with higher densities entrained at night. We recommend the use of both increased sampling frequency and sampling volumes to characterize fish entrainment for water users in the Great Lakes watershed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».