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Enregistrement W4384283290 · doi:10.1139/cjfas-2022-0297

Persistence of native riverine fishes downstream from two hydropower dams with contrasting operations

2023· article· en· W4384283290 sur OpenAlexvenueno aff
Mary C. Freeman, Brett Albanese, Phillip M. Bumpers, Megan M. Hagler, Andrew J. Nagy, Byron J. Freeman, Seth J. Wenger

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of EngineersU.S. Geological Survey
Mots-clésHydropowerFish migrationDownstream (manufacturing)TributaryBiological dispersalHabitatEnvironmental scienceSTREAMSEcologyFisheryInvertebrateFaunaGeographyHydrology (agriculture)BiologyGeologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying hydropower dam operations that lessen detrimental effects on downstream fauna could inform conservation strategies for native fishes. We compared occurrence of native fishes in 20 shoal habitats downstream from two differently operated hydropower dams in the Coosa River system, Georgia, USA. Species richness averaged 7 and 11, respectively, in surveys downstream from (1) a hydropeaking dam and (2) a dam with a re-regulation structure that stabilized downstream flows. In contrast, surveys in two nearby reference communities averaged 19 and 24 species. Species persisting downstream from the dams tended toward water-column orientation, larger body size, longer life span, and greater prevalence in tributary stream collections, compared with missing or rarely captured species. We observed no evidence of recovery toward reference conditions when operations were paused for 28 months at the hydropeaking dam. Our observations suggest that (1) strongly contrasting dam operations can result in similar alterations to native fish assemblages, potentially reflecting effects of thermal alteration by hypolimnetic water release, and (2) periodic dispersal from tributary streams may enhance fish persistence in flow-altered rivers.

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 enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,067

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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