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Enregistrement W3168845417 · doi:10.1139/cjfas-2020-0468

Swimming capability of target fish from eight hydropower stations in China relative to fishway design

2021· article· en· W3168845417 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaotao Shi, Senfan Ke, Zhiying Tu, Wang Yongmeng, Junjun Tan, Wentao Guo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Three Gorges UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFish <Actinopterygii>FisheryHydropowerEnvironmental scienceFish locomotionGrass carpBiologyAnimal scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The four major Chinese carp (MC), Schizothorax fish species (SF), and Cobitidae fish species (CF) are the most important target fish species in China. The swimming behaviour study of three target fish groups is the key to Chinese fishway designs. The 20 min critical swimming speed (Ucrit-20 min) and endurance of the target fish species in relation to body length, swimming speed, and water temperature were estimated using multiple linear regression. The results indicated that both fish body length and water temperature had a significant effect on swimming capability. Performance comparisons indicated that SF were remarkably strong swimmer. CF possess slightly greater swimming capability than MC. The entrance velocity of the upstream fishway should be greater than Ucrit-20 min, but less than maximum swimming speed to make the flow out of the fishway noticeable. The maximum swimming distance could be estimated using endurance model at flow velocity of 1.2 m·s–1. For the downstream-migrating juvenile fish, it was suggested that the flow velocity of turbine intake should be less than maximum sustained speed avoiding entering turbine.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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