Effectiveness of spawning substrate enhancement for adfluvial fish in a regulated sub‐ <scp>Arctic</scp> river
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Initial observations of egg mortality downstream of a hydroelectric facility on the Yellowknife River in the Northwest Territories prompted the investigation of habitat use by adfluvial lake trout ( Salvelinus namaycush ), lake whitefish ( Coregonus clupeaformis ), and cisco ( Coregonus artedi ). It was conducted to meet regulatory requirements under the Fisheries Act (1985) for the facility and was focused on results from annual snorkel surveys completed from 2016 to 2019. The design principles of the installed habitat were based on habitat rehabilitation projects for anadromous salmonids in rivers, artificial spawning reefs constructed in lakes for lacustrine populations of lake trout, and lake whitefish and the 2016 study results. The evaluation of the installed habitat was based on results from snorkel surveys that collected data on egg density and survival using 1 m 2 plots on both natural and artificially enhanced substrates. Three years of postenhancement monitoring indicated higher egg densities and a greater proportion of live eggs in the artificially enhanced habitat compared to the natural habitat, with more pronounced trends observed for coregonids (lake whitefish and cisco) compared to lake trout. These findings suggest that habitat enhancement has the potential to enhance juvenile recruitment for adfluvial fish. A critical factor in the design was ensuring the substrate composition provided adequate interstitial spaces for egg development and protection. This study represents the first documented attempt at habitat improvement in a regulated sub‐Arctic river in Canada. The results and design principles for the installed habitat offer a valuable framework for new or existing development projects in Northern Canada that require conservation actions to maintain fisheries productivity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».