The use of Dual-frequency IDentification SONar (DIDSON) to document white sturgeon activity in the Columbia River, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The feasibility of using Dual-frequency IDentification SONar (DIDSON) for monitoring white sturgeon (Acipenser transmontanus) presence and activity was tested near a known spawning area in the Columbia River, British Columbia, Canada. A fixed-station DIDSON system was deployed near the river bank adjacent to the spawning site in each 3 years (2007–2009). Fixed-station data were collected at this site in July and August each year, with an additional fixed-station site established in 2009 approximately 1.6 km upstream. A total of 267, 64, and 210 observations of sturgeon were documented based on fixed-station DIDSON sampling in 2007, 2008, and 2009, respectively. Sturgeon detections within the sample area (standardized by time and day) generally increased during late evening/early morning hours but did not appear to be related to flows. The DIDSON provided estimates of white sturgeon total lengths consistent with known length distributions for this population. Most sturgeon were detected at least 10 m away from the shoreline. These results demonstrate the feasibility of using fixed-station DIDSON for remotely monitoring white sturgeon in areas of known use. Observational data from this study also provided information on general sturgeon behaviour that is often difficult to assess with more conventional sampling methods.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».