Assessment of spatio-temporal variation in larval abundance of lake sturgeon (<i>Acipenser fulvescens</i>) in the Rupert River (Quebec, Canada), using drift nets
Notice bibliographique
Résumé
The Rupert River is one of the largest tributaries on the east coast of James Bay. Lake sturgeon (Acipenser fulvescens) is present all along the main stem where several spawning grounds have been located, four of which are major spawning grounds that have been studied at km 216, 281, 290 and 362. The total number of drifting larvae was estimated with drift nets set along transverse transects at km 212, 276, and km 287 from 2007 to 2009, and at km 361 in 2008 and 2009, using a new technique, namely, a Doppler current meter to measure water velocity within transect sub-sections corresponding to Voronoï polygons. There was a substantial, persistent difference in the number of larvae produced by the four main spawning areas. On average, the most productive site (km 276) produced over five times more larvae than the least productive site (km 361). Average estimated numbers were 41,194 at km 212, 176,840 at km 276, 106,212 at km 287, and 30,642 at km 361. Temporal variations were of much less amplitude than spatial differences. Between 2007 and 2009, interannual variations were not significant, except at km 212, despite differences in river flow during incubation and larval drift. The number of gravid females and the quality of spawning grounds would likely be the main factors influencing the total number of larvae. Vertical distribution of larvae is variable between sites and years, and shows a slight tendency for larvae to be more surface oriented. Higher flow near the surface would partly explain larger surface drifting of larvae. Transverse distribution is uneven and often associated with the location of the spawning grounds and the river flow. Given the uneven vertical and transverse distribution of larvae, an effective sampling strategy should cover the complete water column and full river width. Where depth exceeds 3 m, at least two stacked nets are recommended. In large rivers, filtering close to 1% of total river flow should result in acceptable confidence intervals, allowing a good comparison of the number of larvae in space and time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».