Abundance and spatial distribution of <i>Mysis diluviana</i> in Lake Ontario in 2008 estimated with 120 kHz hydroacoustic surveys and net tows
Notice bibliographique
Résumé
Mysids are an important component of Great Lakes foodwebs, both as a prey for fish and as a predator on zooplankton. We monitored mysid abundance in Lake Ontario using lake-wide hydroacoustics data and vertical net hauls collected 1–5 August 2008 during the Ontario Ministry of Natural Resources and New York State Department of Conservation forage fish survey. Acoustic volume backscattering strength was highly correlated with both density and biomass of mysids although the correlation with biomass was stronger. The slopes of these relationships were not significantly different from theory (0.10) indicating a linear relationship between abundance and backscattering strength. Size structure significantly affected the relationship between backscattering strength and density but not between backscattering strength and biomass. Average target strength for areas with small mysids was −91.9 dB per mysid, and in areas with both small and large mysids it was −88.2 dB per animal. Acoustic estimates for Lake Ontario calculated with these regressions provided a lake-wide estimate weighted by lake area within depth intervals, of 228 mysids m−2 (CV 17.6%) and 0.93 g dw m−2 (CV 12.9%). Density and biomass in 14 net hauls averaged 316 mysids m−2 (range 0 to 1113) and 1.35 g dw m−2 (range 0 to 3.89). Mysid biomass was 33% of the biomass of other crustacean zooplankton in the summer of 2008. As in 2005, areas of low mysid abundance were detected in the middle of the transects and along the north shore. Lakewide mysid abundance in the summer of 2008 was higher than in a similar acoustic survey in the summer of 2005 and in whole-lake autumn 2000–2007 net surveys, suggesting that mysids are persisting in Lake Ontario and abundant relative to other Great Lakes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».