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Enregistrement W2009956303 · doi:10.1111/jai.12088

Assessment of spatio-temporal variation in larval abundance of lake sturgeon (<i>Acipenser fulvescens</i>) in the Rupert River (Quebec, Canada), using drift nets

2012· article· en· W2009956303 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ichthyology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensGDG EnvironnementHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcipenserLake sturgeonTransectTributaryBayAcoustic Doppler current profilerLarvaHydrology (agriculture)IchthyoplanktonFisheryBiologyOceanographyAbundance (ecology)SturgeonCurrent (fluid)EcologyGeologyFish <Actinopterygii>Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
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 enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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