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Enregistrement W1988414193 · doi:10.1155/2013/597383

Aerial Survey as a Tool to Estimate Abundance and Describe Distribution of a Carcharhinid Species, the Lemon Shark,<i>Negaprion brevirostris</i>

2013· article· en· W1988414193 sur OpenAlexaff
Steven T. Kessel, Samuel H. Gruber, Katie S. Gledhill, Mark E. Bond, Rupert Perkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbundance (ecology)TransectAerial surveySubtropicsFisheryGeographyEcologyBelt transectBiologyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerial survey provides an important tool to assess the abundance of both terrestrial and marine vertebrates. To date, limited work has tested the effectiveness of this technique to estimate the abundance of smaller shark species. In Bimini, Bahamas, the lemon shark ( Negaprion brevirostris ) shows high site fidelity to a shallow sandy lagoon, providing an ideal test species to determine the effectiveness of localised aerial survey techniques for a Carcharhinid species in shallow subtropical waters. Between September 2007 and September 2008, visual surveys were conducted from light aircraft following defined transects ranging in length between 8.8 and 4.4 km. Count results were corrected for “availability”, “perception”, and “survey intensity” to provide unbiased abundance estimates. The abundance of lemon sharks was greatest in the central area of the lagoon during high tide, with a change in abundance distribution to the east and western regions of the lagoon with low tide. Mean abundance of sharks was estimated at 49 (±8.6) individuals, and monthly abundance was significantly positively correlated with mean water temperature. The successful implementation of the aerial survey technique highlighted the potential of further employment for shark abundance assessments in shallow coastal marine environments.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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