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Record W4403025594 · doi:10.1007/s00506-024-01082-z

Auswirkungen von Schwall-Sunk auf Nase (Chondrostoma nasus) und Barbe (Barbus barbus): ein Analyseansatz auf zwei Ebenen mit Fokus auf Larvenstrandung

2024· article· de· W4403025594 on OpenAlexaff
Daniel S. Hayes, Stefan Auer, Stefan Schmutz, Jeremy J. Piggott, Simon Führer

Bibliographic record

VenueÖsterreichische Wasser- und Abfallwirtschaft · 2024
Typearticle
Languagede
FieldEnvironmental Science
TopicFish Ecology and Management Studies
Canadian institutionsTrinity College
Fundersnot available
KeywordsBarbusBiologyZoologyCyprinidaeFisheryFish <Actinopterygii>

Abstract

fetched live from OpenAlex

Zusammenfassung Wasserkraftwerke beeinflussen Flussökosysteme erheblich, insbesondere Speicherkraftwerke, die bedarfsabhängig betrieben werden. Diese diskontinuierliche Betriebsweise führt zu schnellen und häufigen Abflussschwankungen (Schwall-Sunk), die Fische, dabei vor allem Larven und Jungfische, gefährden. Bisher lag der Schwerpunkt der Schwallforschung auf Salmoniden, während frühe Lebensstadien der Cypriniden (Karpfenfische) kaum untersucht wurden. Ziel dieses Artikels ist es, die Auswirkungen kurzfristiger Abflussschwankungen auf zwei karpfenartige Zeigerarten, die Nase (Chondrostoma nasus) und die Barbe (Barbus barbus), zu untersuchen. In vorliegender Arbeit werden die Ergebnisse zweier methodischer Ansätze – Freilanduntersuchungen und Schwallversuche in naturnahen Fließrinnen – beschrieben. Die Analyse österreichischer Befischungsstellen zeigt, dass Nase und Barbe in ihrem natürlichen Verbreitungsgebiet signifikante Rückgänge erlitten haben. Die Biomasse beider Zielarten ist insgesamt sehr gering, insbesondere in Schwallstrecken. Die Schwallversuche zeigen, dass die Fischlänge ein entscheidender Faktor für das Strandungsrisiko ist: Mit zunehmender Größe nimmt das Risiko ab. Nasen- und Barbenlarven stranden nachts häufiger als tagsüber. Die Uferquerneigung beeinflusst die Strandungsrate stark; flachere Ufer erhöhen das Risiko im Vergleich zu steileren, bieten jedoch mehr Lebensraum. Eine schnellere Abstiegsrate erhöht ebenfalls das Strandungsrisiko, besonders nachts und auf flach geneigten Kiesbänken. Heterogene Uferhabitate (mit Mulden) können auch für größere Jungfische aufgrund eines Fischfalleneffekts ein signifikantes Strandungsrisiko darstellen. Die Strandung wird zudem maßgeblich von der Wassertemperatur beeinflusst, die entscheidend für das Fischwachstum und die -entwicklung ist. Erste Mehrfachschwallversuche zeigen eine Abnahme der Fischstrandung bei aufeinanderfolgenden Schwallereignissen, wobei jedoch eine Reststrandung bestehen bleibt. Wie nachhaltig dieser (Lern‑)Effekt ist, bleibt noch ungeklärt. Diese Arbeit bieten neue Einblicke in die Auswirkungen kurzfristiger Abflussschwankungen auf die frühen Lebensstadien von Cypriniden und trägt somit zur Diskussion über die Schwall-Sunk-Sanierung bei.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.260 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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