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Enregistrement W1965826538 · doi:10.1577/m05-039.1

Age, Growth, Relative Abundance, and Scuba Capture of a New or Recovering Spawning Population of Lake Sturgeon in the Lower Niagara River, New York

2005· article· en· W1965826538 sur OpenAlexfundno aff
Thomas Hughes, Christopher E. Lowie, James M. Haynes

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceWisconsin Department of Natural ResourcesMinistry of Natural Resources
Mots-clésAcipenserFisheryLake sturgeonChinook windPopulationSturgeonOncorhynchusScuba divingBiologyFish <Actinopterygii>ZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of our study was to collect age, growth, and catch-per-unit-effort information from a new or recovering population of lake sturgeon Acipenser fulvescens in the lower Niagara River, New York. From July 1998 through August 2000, we captured 67 lake sturgeon by use of gill nets, baited setlines, and scuba diving. Active capture by scuba divers (1.50 fish/ h) was much more effective than passive capture with gill nets (0.07 fish/h) and setlines (0.06 fish/h). Eggs of Chinook salmon Oncorhynchus tshawytscha were more effective as setline bait than were alewives Alosa pseudoharengus, but neither bait differed in effectiveness from rainbow smelt Osmerus mordax. Ages of captured lake sturgeon ranged from 1 to 23 years; 47 of the 61 aged fish were younger than age 10. Strong relationships were found between weight, W, and length, L (W = 0.0000005 · L3.5564; R2 = 0.977) and between L and age (L = 394.05 · loge(age) + 248.77; R2 = 0.878). The lake sturgeon population in the lower Niagara River is probably small relative to its historic abundance. This naturally reproducing population should remain listed as threatened by New York State, and commercial and recreational fisheries should remain closed so that the population can rebuild adult numbers and reproductive potential.

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)0,001
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
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

Citations17
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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