Point Sampling by Boat Electrofishing: A Test of the Effort Required to Assess Fish Communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Point sampling by electrofishing is often used to study fishes in large rivers and lakes whereby a specific location is electrofished without moving the anode. Short (1–5-s) samples are taken under the belief that many small samples are preferred over a few large ones for statistical analyses. However, this typically results in relatively little time spent sampling fishes compared with time spent measuring abiotic factors and traveling among sites. We evaluated the optimal sampling duration and number of replicates per site to balance sample size and number for community-level studies. In 2004, 165 point samples were taken from shallow Canadian waters of the Detroit River. Sites were continuously electrofished for 2 min (eight 15-s intervals), and a second replicate of 2 min was taken after a pause. Subsets of the data were used to compare various designs of sampling duration and number of replicates. A sampling design of two replicates of 1 min appeared to be ideal because it balanced a large gain of information with a small increase in effort. This design would allow 35–50 sites to be sampled per day, depending on the detail of abiotic measurements. Compared with data from the first 15-s interval only, sampling for two replicates of 1 min resulted in fewer null (no fishes captured) samples (19% instead of 53%). The number of common (found at >5% of samples) species also increased from 12 to 19. By increasing the effort for point sampling by electrofishing at each site, a better understanding of the fish assemblage was obtained. This allows for more complete analyses of community composition and habitat preference.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».