Rapid drought response measures: a review of approaches and considerations in salmon bearing streams
Notice bibliographique
Résumé
Severe droughts across the Pacific region have led to increasing applications of rapid drought response measures, interventions implemented (often rapidly) to mitigate negative impacts of drought on Pacific salmon (Oncorhynchus Sp.) and their habitats. These methods are diverse, including physical habitat manipulation (e.g., reconnecting dry channels), improving water quality, and translocation of fish. Despite the proliferation of rapid drought response measures, there is minimal information on their effectiveness and potential risk-benefit trade-offs during their implementation. As a starting point for addressing these gaps, this report aims to: (1) build a conceptual foundation centered around Pacific salmon ecology and the pathways of effects linking drought to negative impacts; (2) review rapid drought response measures that have been applied in BC and elsewhere; (3) discuss potential benefits and risks of different measures and provide a basic framework to inform planning; (4) outline strategies for monitoring effectiveness; and (5) identify key knowledge gaps. We reviewed 14 rapid drought response measures across 5 broad categories (water quantity, habitat manipulation, temperature control, oxygenation, and fish salvage and translocation). All measures could be clearly mapped to drought-associated pathways of effects, thus could potentially benefit salmon. However, published information demonstrating effectiveness was limited or non-existent. Unintended risks were also apparent, highlighting the need for cautious and thoughtful planning before any application. Given high uncertainty in the efficacy of these actions, future work should address basic knowledge gaps related to rapid drought response measures. However, a comprehensive drought strategy that emphasizes more proactive approaches should be a broader goal.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».