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Enregistrement W6987815071

Understanding links between flow regime and fish populations in the Saskatchewan River Delta

2024· article· en· W6987815071 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFixed Point Theorems Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEscapementHydroelectricityBayFish migrationPopulationStreamflowHydrology (agriculture)Abiotic componentSpawn (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Successful spawning and survival to adulthood (i.e., recruitment) are essential to maintain sustainable fish populations. Abiotic environmental conditions can influence recruitment and the resulting ability to harvest adult fish. In rivers, the flow regime dictates water depths and velocities that subsequently trigger spawning and enable the survival of juveniles. However, anthropogenic activities such as the operation of hydroelectric generating stations can change the natural hydrograph with effects on physical and biological processes. I investigated the relationship between the river flow regime and sustainable fish population sizes for two species of economic and cultural importance (Walleye Sander vitreus and Lake Sturgeon Acipenser fulvescens) in the Saskatchewan River Delta. To estimate the annual recruitment of Walleye, aging structures were removed from fish sampled from the commercial fishery at Cumberland Lake, Saskatchewan. Cohort strength was then estimated by assigning the year of hatch to individual fish. The cohort strength was compared against discharge from a gauge below the E.B. Campbell hydroelectric generating station, located ~100 km upstream from Cumberland Lake. I found a significant effect of hydrology with an estimated 69% increase (28–105% credible interval) in recruitment with every 100 m3·s-1 increase in discharge over the fry growth period (weeks 30–42) in Walleye. Also, based on the estimated Bayesian posterior distribution, there was a very high probability (p > 0.99) that the effect was different from zero. To estimate long-term harvest numbers for Lake Sturgeon, data was drawn from multiple sources (Hudson Bay Company records, government commercial fishery records, and recent mark-recapture programs). During the pre-dam (1774 to 1960) and post-dam (1965 to 2019) eras, the annual total harvest of Lake Sturgeon was estimated and compared to determine if harvest levels differed before and after flow modification. I observed no significant difference between the pre- and post-dam eras when all data was combined, but using only a subset of the 20th-century commercial catch data revealed a significant difference in Lake Sturgeon catch before and after dams were built. Discharge during the first ten years of the Lake Sturgeon’s life before recruitment to the fishery was a significant predictor of catch, but only when backdating to the period 25–35 years prior to catch and only when using more recent gauge data rather than tree-ring records. I found an estimated 59% increase in Lake Sturgeon catch with every 100 m3·s-1 increase in mean annual discharge. The study of these two species strengthens our understanding of the relationship between interannual and multidecadal changes in flow and fish population sizes, with implications for maximum sustainable harvest levels in the Saskatchewan River Delta. As upstream hydropower operations and irrigation withdrawals continue to alter spring and summer flows, data suggest that re-naturalization of the flow regime could improve recruitment of Walleye and Lake Sturgeon.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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