Filling a data gap – Lake whitefish (<i>Coregonus clupeaformis</i>) index netting in the North Channel of Lake Huron
Notice bibliographique
Résumé
The Anishinabek/Ontario Fisheries Resource Centre collaborated with the First Nation communities along the North Channel of Lake Huron – Aundeck-Omni-Kaning, Mississauga, Sagamok Anishnawbek, Serpent River and Wikwemikong Unceded – on a 5-year lake whitefish (Coregonus clupeaformis) index netting project. The impetus for this undertaking was concern that adequate information was not available for the derivation of the commercial catch quotas by the Ontario Ministry of Natural Resources. Traditional First Nation fishing waters were sampled from 2000 to 2004 using the Ontario Ministry of Natural Resources index netting methodology. A total of 2,760 lake whitefish were caught in 468 net sets, representing up to 17 year classes. The catch-per-unit-effort, as well as the number of year classes represented in the catch, was greater in Aundeck-Omni-Kaning than in the other four areas in the North Channel. The size and age at which 50% of lake whitefish are mature, ranged from 350 mm to 520 mm and 3 to 5 years, respectively. The data gathered from this study augmented the Ontario Ministry of Natural Resources biological catch data and was used in their statistical catch-at-age models for the derivation of lake whitefish commercial catch quotas in the North Channel.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».