Propagules go with the flow: Near‐field particle dispersion in reaches with different hydrodynamic conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examined the effects of riverbed roughness and turbulence (shear velocity, ) on propagule dispersion in the near‐field region (< 100 m) by releasing microbead models of larval and juvenile unionid mussels in tributaries of the Grand River (Ontario, Canada). The Conestogo River had the roughest bed and highest mean , followed by the Grand and Speed rivers. We predicted more downstream transport with higher velocities and that longitudinal dispersion coefficients (Kx) would match the patterns in roughness and . The Conestogo River had the highest downstream particle flux and Kx as predicted by simple empirical equations. Inconsistent with model predictions, however, the Grand River had the lowest particle flux and Kx. These differences were greater than expected based on the small differences in reach‐averaged mean velocities between the Grand and Conestogo rivers. This mismatch between Kx predicted by simple empirical models and those fit to an advection–diffusion model was related to the inertial properties of the flow in the advective zone (i.e., near field) of the reaches. Streamwise, lateral, and especially vertical velocities at drift nets were spatially heterogeneous within and among reaches, demonstrating the influence of the flow direction on particle flux. Although bulk fluid statistics provided a useful indication of how dispersal distances vary among rivers, our results suggest that near‐field dynamics can be complex, requiring high‐resolution bathymetry and velocity data for the development of improved advection–diffusion models. Care should be exercised in predicting the dispersal of particles at ecologically relevant spatial scales in rivers.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».