Predicting the effects of reservoir water level management on the reproductive output of a riparian songbird
Notice bibliographique
Résumé
Dams and reservoirs alter natural water flow regimes with adverse effects on natural ecosystems. Quantifying and reducing these effects are important as global demands for energy and water, and the number of dams and reservoir, increase. However, costs and logistic constraints typically preclude experimental assessment of reservoir effects on the environment. We developed a stochastic individual-based model (IBM), parameterized using empirical data, to estimate the annual productivity of yellow warblers that breed in riparian habitat within the footprint of the Arrow Lakes Reservoir in British Columbia, Canada. The IBM incorporated information on breeding phenology, nest site selection, brood parasitism, daily nest survival, re-nesting probabilities and post-fledging survival. We used the IBM to estimate the effect of four different water management scenarios on annual productivity. We found that the IBM accurately estimated average nest success (0.39 ± 0.10 SD), the proportion of females that produced at least one fledgling during a breeding season (0.56 ± 0.11), and annual fledging success (2.06 ± 0.43) under current conditions. The IBM estimated that reservoir operations currently reduce the annual productivity of this population by 37%, from an average of 1.62 to 1.06 independent young/female. Delaying when reservoir water levels reach 435m asl (the minimum elevation occupied by yellow warblers) by approximately 2 weeks was predicted to increase annual productivity to 1.44 independent young/female. The standardized effect on annual productivity of reducing the maximum elevation of the reservoir so that yellow warbler habitat is not inundated (Cohen's d = 1.52) or delaying when water is stored (Cohen's d = 0.83) was primarily driven by inundation effects on post-fledging survival. Reservoir operation effects on breeding birds will be species specific, but this IBM can easily be modified to allow the environmental impacts on the entire breeding bird community to be incorporated into water management decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».