The salmon‐peloton: Hydraulic habitat shifts of adult Atlantic salmon ( <scp> <i>Salmo salar</i> </scp> ) due to behavioural thermoregulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent decades, there has been an increase in conservation and restoration projects targeting Atlantic salmon ( Salmo salar – AS), as populations in eastern Canada decline. Missing however, is an understanding of thermo‐hydraulic habitat use by adult AS during summer, and thus the actual benefits of altering in‐river physical structures. Here, we illustrated how optical and thermal infrared (TIR) imagery acquired from a UAV can be used in concert with in‐situ depth and velocity data to map adult AS and develop models of thermo‐hydraulic habitats in the Miramichi River, New Brunswick. We found during normal temperature conditions (<19°C) boulder proximity, depth, velocity, and Froude number, a non‐dimensional hydraulic metric, were key parameters that characterized adult AS habitat. However, during behavioural thermoregulation events (>19°C), proximity to the cool thermal plume and Froude number were critical controls on habitat use. We also observed AS forming a distinct geometric formation during behavioural thermoregulation events, and term this formation a “ thermal‐peloton ”; in reference to competitive cycling in which groups of cyclists pack together. The primary function of the peloton is undoubtedly to reduce thermally induced stressed; however, we conceptualize that the geometry of the peloton attenuates hydraulic‐drag, and reduces the energetic expenditure of individuals practicing behavioural thermoregulation. These data provide a blue print for Atlantic salmon restoration work. The use of UAV‐based sensors has the potential to initiate a paradigm shift for river sciences.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».