Using opportunistic records from a recreational fishing magazine to assess population trends of sharks
Notice bibliographique
Résumé
Detecting and determining changes in the occurrence and abundance of species is a priority for effective management of resources and for conservation of biodiversity. In the absence of long-term monitoring data, potential population declines may be very difficult to establish. Therefore, alternative information on occurrence of species to infer population trends is highly valued. Records of sharks (i.e., Notorynchus cepedianus, Carcharias taurus, Galeorhinus galeus, and Carcharhinus brachyurus) off northern Argentina from a recreational fishing magazine (Weekend), between 1973 and 2008, were reviewed with the aim of evaluating population trends with opportunistic data sources. For each shark species, the number of occurrences per year in the magazine was registered. Our analyses were based on a nonprobabilistic method (McPherson and Myers’ approach) designed to determine population trends with opportunistic sighting records. In this approach we included the number of classified ads offering fishing guide services published per year in the magazine as a measure of observation effort. For each species, we fitted generalized linear models with a Poisson error structure and a log link, where the response variable was the number of occurrences per year, the explanatory variable was the year, and the logarithm of the number of fishing guide ads was specified as an offset in each model. For both approaches, the models estimated that populations of the four shark species have suffered declines. Estimates produced by these models will help to determine the magnitude of population changes where a paucity of data prevents more precise analysis.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».