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Enregistrement W1530244151 · doi:10.1002/aqc.2263

Migrations and harvest rates of Arctic charr <i>(Salvelinus alpinus)</i> in a marine protected area

2012· article· en· W1530244151 sur OpenAlexaffabout
Corey J. Morris, John M. Green

Notice bibliographique

RevueAquatic Conservation Marine and Freshwater Ecosystems · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayArcticFisherySalvelinusMarine protected areaSubsistence agricultureGeographyFishingBeaufort seaOceanographyCommercial fishingPopulationFish <Actinopterygii>EcologyHabitatBiologyGeologyAgricultureArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Arctic charr are a particularly important species in Arctic and sub‐Arctic regions and face conservation challenges including human exploitation. Arctic charr migration pattern and harvest rate in the Gilbert Bay Marine Protected Area in southern Labrador, Canada were examined. The marine movements of Arctic charr tagged with sonic transmitters were studied using an array of moored data logging ultrasonic receivers in Gilbert Bay and nearby Alexis Bay. During subsistence gillnet fisheries conducted inside and outside the MPA 38% (8 of 21) of the tagged Arctic charr were recaptured. Surviving fish spent 7–8 weeks in the marine environment near coastal areas, often outside existing MPA boundaries. They then returned from these feeding areas to the Shinneys River in Gilbert Bay, a distance up to 25 km, during a 10 day period by directed and rapid movements. This study provides the first information on the extent and timing of Arctic charr marine migrations in southern Labrador, and it identifies a potentially high rate of fishing mortality. The Gilbert Bay Marine Protected Area could provide more protection to the local Arctic charr population were MPA regulations applied to this species. Copyright © Her Majesty the Queen in Right of Canada 2012

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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