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Enregistrement W2021327636 · doi:10.1080/00028487.2011.651551

Low Juvenile Pinto Abalone <i>Haliotis kamtschatkana kamtschatkana</i> Abundance in the San Juan Archipelago, Washington State

2012· article· en· W2021327636 sur OpenAlexaboutno aff
Joshua V. Bouma, Don P. Rothaus, Kristina M. Straus, Brent Vadopalas, Carolyn S. Friedman

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool of Aquatic and Fishery SciencesWashington Sea Grant, University of WashingtonUniversity of WashingtonNational Oceanic and Atmospheric AdministrationWashington Department of Fish and WildlifeU.S. Department of Commerce
Mots-clésAbaloneJuvenileArchipelagoAbundance (ecology)FisheryPredationEcologyBiologyThreatened speciesHaliotis discusHabitatGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To investigate contemporary pinto abalone Haliotis kamtschatkana kamtschatkana recruitment events and juvenile abundance, 66 abalone recruitment modules (ARMs) were deployed at two depths and three sites in the San Juan Archipelago (Washington State) that were historically inhabited by substantial abalone populations. Based on published studies from California and British Columbia, ARMs are proven tools for surveying juvenile pinto abalone abundance. Abalone recruitment modules provide complex habitat and protection from predation. The ARMs were surveyed in situ for juvenile abalone abundance six times over the course of 26 months. Only eight abalones were observed, including three juveniles that were less than 50 mm (shell length). The mean density of juvenile abalones inhabiting the ARMs across all three sites during the 2006 surveys was 0.012/m2. The absence of juvenile abalones within the ARMs, combined with sharp regional declines in adult pinto abalone abundance, suggests limited local recruitment of this species, which is currently designated as threatened in Canada and as a species of concern in the USA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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