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Enregistrement W2004584433 · doi:10.1577/m05-075.1

Abundance Trends and Status of the Little Colorado River Population of Humpback Chub

2006· article· en· W2004584433 sur OpenAlexaff
Lewis G. Coggins, William E. Pine, Carl J. Walters, David R. Van Haverbeke, David L. Ward, Helene C. Johnstone

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceArizona State University
Mots-clésAbundance (ecology)PopulationCanyonFisheryWildlifeVital ratesGeographyMark and recaptureEcologyBiologyPopulation growthDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The abundance of the Little Colorado River population of federally listed humpback chub Gila cypha in Grand Canyon has been monitored since the late 1980s by means of catch rate indices and capture–recapture-based abundance estimators. Analyses of data from all sources using various methods are consistent and indicate that the adult population has declined since monitoring began. Intensive tagging led to a high proportion (>80%) of the adult population being marked by the mid-1990s. Analysis of these data using both closed and open abundance estimation models yields results that agree with catch rate indices about the extent of the decline. Survival rates for age-2 and older fish are age dependent but apparently not time dependent. Back-calculation of recruitment using the apparent 1990s population age structure implies periods of higher recruitment in the late 1970s to early 1980s than is now the case. Our analyses indicate that the U.S. Fish and Wildlife Service recovery criterion of stable abundance is not being met for this population. Also, there is a critical need to develop new abundance indexing and tagging methods so that early, reliable, and rapid estimates of humpback chub recruitment can be obtained to evaluate population responses to management actions designed to facilitate the restoration of Colorado River native fish communities.

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)0,000
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations61
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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