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Enregistrement W1986051459 · doi:10.1080/02755947.2011.571516

Resolving Some of the Complexity of a Mixed-Origin Walleye Population in the East Basin of Lake Erie Using a Mark–Recapture Study

2011· article· en· W1986051459 sur OpenAlexafffund
Yingming Zhao, Donald W. Einhouse, Thomas M. MacDougall

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of WindsorMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesMinistry of Natural ResourcesNew York State Department of Environmental Conservation
Mots-clésStructural basinPopulationFisheryFishingGeographyEcologyGeologyBiologyPaleontologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract At least two genetically distinct populations of walleye Sander vitreus reproduce in Lake Erie: one west-basin-origin population and one east-basin-origin population. Each year, some west-basin-origin walleyes migrate to the east basin and create a mixed-origin walleye population. Uncertainties associated with this migratory behavior make it difficult to describe the dynamics of the east-basin-origin population. We used mark–recapture analysis to estimate the dynamics of the east-basin-origin walleye population and to measure the contribution of west-basin-origin walleyes to the total walleye harvest in the east basin. Compared with the west-basin-origin walleyes, the east-basin-origin walleyes experienced lower fishing pressure, lower natural mortality, and a higher survival rate. On average, the west-basin-origin walleye migrants comprised about 90% of the annual harvest in the east basin. The number of the west-basin-origin walleyes migrating to the east basin was linearly related to their abundance. Walleyes showed a strong fidelity to their spawning sites. This study provided an approach to the assessment of population dynamics and the management of walleye fisheries in the east basin of Lake Erie. Received June 7, 2010; accepted December 30, 2010

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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