Considering aquatic connectivity trade-offs in Great Lakes barrier removal decisions
Notice bibliographique
Résumé
Globally, construction of dams has led to challenges for fishery managers and decision makers. Hundreds of thousands of dams, many of which no longer serve their intended purpose, are in need of repair. Resources to make those repairs are limited, and dam removal often seems like the most logical solution from an economic perspective. However, dams on the Laurentian Great Lakes tributaries often serve more than one purpose, with nearly 500 considered important to the continued success of controlling sea lamprey (Petromyzon marinus), blocking other invasive species, isolating native from non-native salmonids, stopping disease transfer, and holding back contaminated sediments. Removing dams can have unintended consequences at the local, regional, or basin-wide scale. Here, we explain the importance of considering potential fishery management trade-offs of barrier removals at those scales. We also suggest an organizational framework that, when supported by modeling, could improve communication and cooperation among partners, streamline the decision process, and provide a consensus-driven perspective about the highest priority projects to address. Consistent communication among and between management agencies, indigenous peoples, and local governments, along with an objective and proactive approach to barrier removal decisions could allow for greater success in habitat restoration and funding procurement while reducing the risk of barrier failures and the unintended spread of injurious invasive species, environmental contaminants, and fish disease.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».