A Comparison of Egg Funnel and Egg Bag Estimates of Egg Deposition in Grand Traverse Bay, Lake Michigan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reefs are used for spawning by Great Lakes fishes such as the lake trout Salvelinus namaycush, lake whitefish Coregonus clupeaformis, and cisco C. artedi. We designed egg funnels as a new type of sampling gear for quantifying egg deposition while minimizing losses of eggs to physical disturbance and predation. Egg funnels were compared with traditionally used egg bags to quantify egg deposition by spawning fish. In addition, the efficiencies of the egg funnels and egg bags were measured by seeding each gear type with artificial lake trout and lake whitefish eggs in situ. Egg funnels were as efficient as or more efficient than egg bags for capturing artificial eggs and naturally deposited lake trout eggs in both 2008 and 2009. Egg funnels had lower efficiency than egg bags for capture of natural coregonid eggs in 2008, potentially due to avoidance of the gear by spawners; gear avoidance was reduced by burying the egg funnels more deeply in 2009. Accurate estimates of egg deposition will assist fisheries managers in making more-informed decisions for management actions, such as stocking strategies and habitat protection. Received November 29, 2010; accepted April 26, 2011
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».