Cold‐Water Thermal Refuge Enhancement and Creation for Salmonids: Successes, Failures, and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As rivers continue to warm due to climate change, there is an urgent need for coordinated approaches to enhance the thermal resiliency of riverscapes. Cold‐water refuges (CWRs) serve as critical habitats for temperature‐sensitive aquatic species, yet efforts to enhance or create these refuges often lack a unified framework, risking a fragmented and ineffective approach. To address this challenge, we convened a workshop bringing together experts, practitioners, and stakeholders to develop best practices for CWR enhancement. This manuscript synthesizes the workshop outcomes, presenting a flowchart of overarching conceptual approaches to CWR enhancement, emphasizing factors such as refuge density and type. Case study summaries highlight examples across different CWR types, providing practical insights into site‐specific challenges and solutions. Key recommendations include prioritizing CWRs for maximum ecological benefit, integrating thermal refuge enhancement into broader riverscape management plans, and adopting a catchment‐based perspective to address upstream influences. We also identify critical knowledge gaps, such as the need for improved methods to assess CWR usage, including tools like drones and thermal infrared imaging. These gaps underscore the importance of continued innovation and collaboration to refine best practices. By providing a clear, actionable framework, this work aims to guide practitioners toward more effective, coordinated efforts to safeguard aquatic ecosystems under a warming climate.
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 | 0,028 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».