Bimodal size distributions in Arctic char, <i>Salvelinus alpinus</i>: artefacts of biased sampling
Notice bibliographique
Résumé
Bimodal population size and age distributions in Arctic char (Salvelinus alpinus (L.)) and hypotheses on growth patterns generating bimodality have drawn considerable attention during the last decade. However, such bimodality has also been suggested to be an artefact of biased sampling. We examined published data sets reporting bimodal size distributions in gill-net samples of Arctic char in order to confront hypotheses on growth patterns generating bimodal population size distributions. Growth patterns were derived from published length-at-age data. Simulations revealed that the observed growth patterns evidently could not generate a bimodal population size distribution. The basic reason for this was that growth did not stagnate strongly enough in the largest size classes of Arctic char. The reliability of growth approximations from length-at-age data was supported by empirical data on back-calculated growth trajectories. Furthermore, differences in year-class strength cannot explain all of the observed bimodal size and age distributions in gill-net samples, as they have been reported to persist over time. Thus, bias in the sampling procedure, which overestimates the frequency of old and large fish, is retained as the only plausible explanation for stable bimodal size distributions often observed in Arctic char gill-net samples.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».