Does wetland restoration create an ecological trap for migrating Brown trout smolts?
Notice bibliographique
Résumé
Restoring wetlands is often used by management to boost ecosystem services like improving downstream water quality, but it may create ecological traps for migrating salmonids by increasing migration time and predation rates, potentially compromising self‐sustaining populations. In River Gudenaa, Denmark, the wild Brown trout ( Salmo trutta ) population has declined over the past one to two decades, and it remains unclear whether this decrease is linked to higher mortality due to restored wetlands in the river's lower reaches. This study investigated the progression rates and survival of migrating wild Brown trout smolts through River Gudenaa and Randers Fjord before and after the wetland restoration using acoustic telemetry. In 2020 and 2021, 150 smolts were tagged and released, and their movements and survival were compared with those of 61 smolts tagged and released before the restoration, in 2003 and 2005. Smolt progression rates were significantly slower in the river and fjord after the restoration, with the greatest reduction in the river. Despite slower progression rates, restoration did not impact survival, suggesting the wetlands did not act as an ecological trap for smolts. However, it remains unknown whether the slower migration had carryover effects on sea survival by increasing energy expenditure and delaying sea arrival. The retention of a main river channel, with a directed albeit slower flow, likely kept smolts from venturing into the adjacent wetland lakes, where predation may be higher. By incorporating measures that support migrating fish, wetland restoration can remain a valuable management tool to secure ecosystem services while sustaining fish populations.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».