Use of Underwater Visual Distance Sampling for Estimating Habitat-Specific Population Density
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We contrasted fish abundance estimates generated from mark–recapture and underwater visual distance sampling to determine whether the latter method is a potentially valuable fisheries assessment tool. We further examined whether altering the detection function or habitat stratification and including lake characteristics such as Secchi depth, temperature, and fish density affected distance sampling estimates. Distance sampling produced estimates that were comparable to those of mark–recapture techniques (r 2 = 0.60), and the relationship improved considerably when two species that were difficult to sample visually were removed from the analysis (r 2 = 0.88). The precision of mark–recapture estimates was significantly better than that of distance sampling. Distance sampling estimates were more similar to mark–recapture estimates when stratified by habitat than when pooled across habitats. The addition of Secchi depth, temperature, fish density, or a combination thereof to a regression equation that included mark–recapture and distance sampling estimates did not improve the strength of the relation. We were able to detect significant among-habitat differences using habitat-specific density estimates provided from distance sampling. Distance sampling is a less-intrusive means to determine fish abundance and microhabitat patterns and provides a way to determine age-0 fish abundance in addition to information (e.g., school size) that is not readily obtained by mark–recapture studies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».