Swimming behaviour of downstream migrating carp in accelerating flows
Notice bibliographique
Résumé
The downstream migration of fish is impacted by accelerating flow. This study coupled computational fluid dynamics (CFD) modelling and laboratory observations to investigate the effects of two different accelerating flow hydrodynamics on the swimming behaviours of two fish species. The silver carp (Hypophthalmichthys molitrix) and bighead carp (Hypophthalmichthys nobilis) were chosen as target fish species and four hydrodynamic parameters were selected as main indicators to affect fish swimming behaviours. Four specific swimming behaviours were classified in the contraction flume based on fish downstream trajectories. The results indicated that high accelerating flow, low turbulent kinetic energy (Tke) and shear stress generated the symmetric distribution of fish along two boundaries of the contraction flume. It also indicated that discharge increase would increase the fish entrainment risk from intakes to diversion pipe, while two fish species exhibited different swimming behaviour patterns. Velocity and velocity gradient had more significant effects than other hydrodynamic parameters on fish swimming strategies. There was mutual compensation among fish tail-beat frequency, angle and amplitude. The results illustrated the relationship between the swimming behaviours and hydrodynamics, which could contribute to understanding the fish downstream migration behaviours in accelerating flow.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».