Developing generalized flow ecology relationships for stream salmonids: Providing a clearer empirical basis for minimum flow regulations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective To provide a clearer empirical basis for guiding minimum flow regulations, we tested for a consistent relationship between the magnitude of stable flows and correlates of productive capacity for stream salmonids. Methods We extracted and analyzed data from 35 flow–ecology relationships related to salmonid productive capacity (defined by diverse ecological responses including abundance, density, growth, or survival) from 25 streams ranging in flow from 0.4 to 750 m3/s mean annual discharge (MAD). To facilitate comparison among studies, we rescaled flow to percentage of MAD and rescaled ecological responses to a 0–1 range (dividing by the largest value in each study) or units of standard deviation (dividing by the SD). To control for effects of season and flow regime, we classified studies into four common hydroecological contexts: summer low flows (rainfall dominant streams with dry summers), summer high flows (snowmelt/glacial runoff streams), winter low flows, and migration or spawning flows. Standardized ecological response was then modeled as a function of percent MAD, ecological context, and their interaction. Results The slope of ecological response–flow relationships was positive for summer or winter low-flow regimes and migration flows but negative in summer high-flow regimes, consistent with expectations from habitat simulation models of a unimodal relationship between flow and habitat availability. Generalized additive models and logistic regression indicated peak salmonid productive capacity at 57% MAD (approximate 95% CIs 39–93% MAD), and average low-flow regressions indicate an 82% loss of capacity from 57% MAD (optimal flow) to flow cessation (0% MAD). Conclusions Standardizing response and flow axes while controlling for context dependence (i.e., seasonal hydrology) provides a useful approach for extracting cryptic flow–ecology relationships from diverse data sets, allowing detection of generalized flow–ecology relationships with optimal rearing flows at intermediate discharge. These generic relationships can be used to predict population-average flow effects in data-deficient salmonid streams and guide landscape-level flow policy.
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 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 | 0,017 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».