Reproduction of grass carp (Ctenopharyngodon idella) in the Maumee River, Ohio: Part 2—Optimal river conditions for egg and larval drift
Notice bibliographique
Résumé
This study uses a one-dimensional steady-state hydraulic model and the Fluvial Egg Drift Simulator (FluEgg) to model the drift and dispersion of grass carp eggs and larvae in the Maumee River, Ohio, for 180 scenarios representing different combinations of 10 river flows, 6 water temperatures, and 3 spawning locations. The FluEgg simulations were used to quantify in-river suspended hatching rates (the percentage of eggs that hatch within the river and in suspension) and in-river larval retention rates (the percentage of larvae that reach the gas bladder inflation stage within the river after hatching in suspension), and identify which scenarios produce the highest likelihood of recruitment. The simulations indicate that at low flows, in-river suspended hatching and larval retention rates in the Maumee River are limited by the capacity of the flow to keep fertilized eggs in suspension, whereas at high flows, the limiting factor is the distance available for the eggs/larvae to drift in the river. A wide range of scenarios result in eggs hatching within the river, but all larvae drift into Maumee Bay prior to the gas bladder inflation stage when flows exceed the mean annual flow. The simulations were assessed in the context of the hydraulic conditions that trigger spawning and maximize egg fertilization and the nursery habitat requirements for larval grass carp. The results indicate that the Maumee River, although suitable for grass carp spawning, may not be an ideal setting for recruitment unless Maumee Bay provides adequate nursery habitat for larvae.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».