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Enregistrement W4402491835 · doi:10.3390/w16182583

Assessing and Optimizing Ecological Flow Rates for the Habitat of Zacco platypus in the Tan River

2024· article· en· W4402491835 sur OpenAlexfundno aff
Yeonjung Noh, Seong‐Joon Kim, Eunmi Hong

Notice bibliographique

RevueWater · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentNational Research FoundationMinistry of Science and ICT, South KoreaMinistry of Environment - Saskatchewan
Mots-clésHabitatEnvironmental scienceRiver ecosystemAquatic ecosystemSpring (device)EcosystemEcologyHydrology (agriculture)Ecosystem healthFisheryEcosystem servicesBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As rivers face growing environmental challenges due to climate change and the construction of artificial structures, it is essential that we improve river ecosystems to maintain their ecological functions and preserve the health of aquatic habitats. The aim of this study was to assess the aquatic ecosystem health of the lower reaches of the Tan River. We employed the Physical Habitat Simulation System and Hydrologic Engineering Center’s River Analysis System to calculate the ecological flow rate based on the weighted usable area (WUA) of Zacco platypus, which is a representative fish species in the Tan River, and the flow rate relationship curves. By analyzing the flow rates in the Tan River across different seasons from 2012 to 2021, we determined that the seasonal optimal ecological flow rate was 10.21–10.27 m3/s. Meanwhile, the WUAs for spring, summer, and autumn and winter were 90–100%, 95–100%, and 75–100%, respectively. Despite meeting the ecological flow criteria for summer, fall, and winter over 50% of the time, spring fell short at 41%; hence, the Tan River flow rates should be secured particularly in spring. This study highlights the urgency of addressing seasonal variations to ensure the overall health of the Tan River ecosystem.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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