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Enregistrement W1978095149 · doi:10.1139/f04-237

Multivariate life-history indices of exploited coral reef fish populations used to measure the performance of no-take zones in a marine protected area

2005· article· en· W1978095149 sur OpenAlexvenueno aff
Gavin A. Begg, Bruce D. Mapstone, Ashley J. Williams, S. Adams, Campbell R. Davies, Dong Lou

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries Research and Development CorporationGreat Barrier Reef Marine Park Authority
Mots-clésCoral reefReefFisheryFishingCoral reef fishBiologyCoralEcologyMultivariate statisticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the use of multivariate life-history indices to assess the performance of no-take zones with respect to ameliorating the impacts of harvest on exploited coral reef fish populations in the Great Barrier Reef Marine Park. A range of life-history parameters were estimated for the two major target species of the Great Barrier Reef (GBR) line fishery, common coral trout (Plectropomus leopardus) and red throat emperor (Lethrinus miniatus), collected from five adjacent reefs (three of which were closed to all forms of fishing) in each of three geographically dispersed regions between 1995 and 1998. Life-history parameters were used to compare the status of populations on open and closed reefs over regions and years. Principal components (PC) analyses were used to effectively reduce the number of parameters to four significant PCs for each species, accounting for 84% and 94% of the total variation in the data for common coral trout and red throat emperor, respectively. We were able to clearly identify those populations that were sampled from reefs open or closed to fishing based on the multivariate descriptors of life-history parameters. The concurrent use of several life-history indices maximised our potential to differentiate changes related to no-take zones from background variation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations25
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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