Spatially variable effects of streamflow on water temperature and thermal sensitivity within a salmon‐bearing watershed in interior British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Warming temperatures can have negative consequences for aquatic organisms, especially cold‐adapted fishes such as Pacific salmon. The magnitude of warming is related to the thermal sensitivity of streams in salmon‐bearing watersheds (i.e., change in stream temperature for every 1°C increase in air temperature), which can vary based on several factors including streamflow. Management actions to increase streamflow may therefore benefit salmon by decreasing thermal sensitivity. However, the effects of streamflow on thermal sensitivity are often complex, as the temperature of flow inputs can directly increase or decrease temperatures. This study aimed to disentangle the influence of streamflow on thermal sensitivity and stream temperature over 4 years in the Nicola River, a regulated semiarid watershed in south‐central British Columbia, Canada. A statistical modeling approach was used to estimate streamflow effects on stream temperatures and thermal sensitivity (i.e., relationship of regional air temperature to stream temperature) at 12 sites from 2018 to 2021. Streamflow had a variable influence on stream temperatures across the watershed via both direct effects and by modulating thermal sensitivity. At a given site, streamflow was generally negatively associated with summer daily mean stream temperature, but the magnitude of its influence varied among locations and years. The influence of streamflow on thermal sensitivity was also highly variable both spatially and temporally. The analysis suggests that there may be complex relationships between streamflow, stream temperature, and thermal sensitivity, which complicates the efficacy of flow as a lever to mitigate high temperatures in regulated systems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».