A dynamic dendritic connectivity assessment tool for the planning and design of barrier mitigation strategies in river networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Increasing fragmentation of rivers caused by barriers continues to impact watersheds, especially disruption of fish migration patterns and loss of access to spawning and nursery habitats. Infrastructure expansion and ageing installations exacerbate the problem, reducing effectiveness of management in addressing barriers. Reduction in watershed connectivity requires effective tools capable of guiding river managers in remediation actions. Objectives Our objective was to develop a watershed dynamic connectivity assessment tool (D-CAT), a customizable geospatial tool capable of river analyses at varying watershed scales. The tool uses proven watershed connectivity modelling combined with an effective evaluation approach to provide measurable change model outcomes. Methods Three different barrier encounter scenarios were examined using the D-CAT tool to study watershed connectivity. The tool was tested on a watershed area of the River Derwent, a major tributary of the River Trent system in the United Kingdom. Results For each barrier scenario tested, the D-CAT tool indicated which barriers could be removed or modified to provide the greatest watershed connectivity improvement. The tool provided a prioritized list of barriers for each scenario under varying choices for the number of barriers to remove, demonstrating the utility of the D-CAT tool to planning and design. Conclusions The D-CAT tool is built to handle geographical data and variable user input, allowing in-depth watershed connectivity analysis. The tool forecasts the cumulative effects of alternative change scenarios for watershed connectivity, providing prioritization and optimization of removal strategies. The D-CAT tool offers significant support for landscape management towards better barrier removal/remediation decisions.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».