Predicting the response of fish populations to changes in river connectivity using individual-based models
Notice bibliographique
Résumé
Barrier removal restores physical stream processes and improves accessibility of critical habitats to migratory fishes. Although increasing connectivity benefits stream systems and migratory fishes, barrier removals may also lead to increased production of undesirable or invasive migratory species, as well as myriad other concerns (e.g., reduced recreational opportunities). Few studies have predicted how migratory fish populations will respond to enhanced fish passage, despite being a critical step in the decision-making process. We developed an individual-based model framework to forecast the response of migratory fishes to changes in connectivity and applied the framework to six species under multiple fish passage scenarios for the FishPass project on the Boardman River, MI, which outlets into Lake Michigan. Population response to barrier removal was species-specific and varied based on initial population size and distribution within the watershed, number of fish passed upstream, and species life history traits. Species restricted to below the barrier prior to removal benefitted most; non-native species were found to have greater production potential under full passage scenarios than native Great Lakes species. With increasing passage of non-native Pacific salmonids, steelhead Oncorhynchus mykiss surpassed brook trout Salvelinus fontinalis as the system’s dominant species. Our results will inform decision-makers on management alternatives for fish passage on the Boardman River and our model framework can be modified, updated, and applied to additional river systems as more barrier removal projects are conducted in the future.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».