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Enregistrement W4360938732 · doi:10.1002/nafm.10879

Drawdown, Habitat, and Kokanee Populations in a Western U.S. Reservoir

2023· article· en· W4360938732 sur OpenAlexaff
John S. McLaren, Robert W. Van Kirk, Arthur J. Mabaka, Soren Brothers, Phaedra Budy

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyU.S. Fish and Wildlife ServiceUtah State University
Mots-clésDrawdown (hydrology)HabitatEnvironmental scienceInflowAbundance (ecology)OncorhynchusWater levelGroundwaterFisheryHydrology (agriculture)EcologyAquiferFish <Actinopterygii>GeologyBiologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Greater drought frequency and severity due to climate change will result in greater drawdown of water storage reservoirs. However, changes to oxythermal regimes due to drawdown are reservoir specific and interface with fish species-specific habitat requirements, producing varying effects on coldwater fish populations. We examined the effect of drawdown on the oxythermal habitat and relative abundance of kokanee Oncorhynchus nerka, a coldwater salmonid, in Island Park Reservoir on the Henrys Fork of the Snake River, Idaho. A measure of relative kokanee abundance was negatively, exponentially related to drawdown. Oxythermal patterns measured in the reservoir during 2021, a severe drought year, revealed that drawdown reduced kokanee habitat by increasing water temperatures and decreasing dissolved oxygen concentrations. Oxythermal refugia for kokanee appeared to relate to inflow from the spring-fed Henrys Fork and other groundwater inflows. However, we did not quantify groundwater flow or connections, and we did not study kokanee population demographics or mortality. Reducing these sources of uncertainty is a priority for future study. Still, our study highlights a potential mechanism connecting reservoir drawdown to fish populations and the unique yet predictable mechanisms by which reservoir drawdown interacts with reservoir morphometry to affect fish habitat availability.

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)0,001
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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