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Enregistrement W4289224848 · doi:10.1038/s41598-022-17281-1

An experimental study: effects of boulder placement on hydraulic metrics of instream habitat complexity

2022· article· en· W4289224848 sur OpenAlexafffund
Amir Golpira, Abul B. M. Baki, Haitham Ghamry, Christos Katopodis, Jonah L. Withers, David Minkoff

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésHabitatMetric (unit)Environmental scienceStructural complexityRange (aeronautics)Hydrology (agriculture)Computer scienceEcologyGeologyGeotechnical engineeringBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boulder placement is a common method to restore degraded instream habitats by enhancing habitat complexity. This experimental study is the foremost attempt to systematically investigate the influence of rock-ramp boulder placement with varying boulder concentration and flow rate on habitat hydraulic complexity metrics, including the kinetic energy gradient and modified recirculation metrics. By adding boulders to a reach, the modified recirculation metric increased by one order of magnitude for all boulder concentrations. Based on the studied metrics, boulder placement with the highest boulder concentration (λ = 8.3%) resulted in the greatest habitat hydraulic complexity. A set of relationships of moderate strength were proposed to predict the metrics in reaches with boulders by having information about only boulder concentration, habitat characteristic size, and reach-averaged flow characteristics. Based on the available data from the literature, boulder placement especially at higher concentrations may provide suitable habitats for several riverine fish species. Further studies are needed to establish a reliable linkage between the metrics and instream species, to test a wider variety of parameters for verifying and improving the range of applicability of the proposed relationships, and to find the structural configuration at which the habitat complexity is maximized or optimized for a certain species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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