Gear-Type Influences on Fish Catch and a Wetland Fish Index in Georgian Bay Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Laurentian Great Lakes are managed by many jurisdictions that use a variety of survey methods and gear types to monitor fish assemblages in coastal marshes. Lack of standardization in these methods makes it difficult for organizations to compare data because of inherent biases in gear types. Of equal concern is the uncertainty of the effect of gear bias on fish-related index scores for ecosystem health. Our first objective was to investigate whether there were differences in catch data between two commonly used sampling gears: fyke nets (FN) and boat electrofishing (EF). Secondly, we investigated whether catch differences in data associated with gear biases can lead to significant differences when these data are used to generate scores for biotic indices such as the published Wetland Fish Index (WFI). We sampled 26 coastal wetlands in Georgian Bay (Lake Huron) in the summers of 2004 and 2005. A majority (73%) of the more than 10,000 fish were caught by FN; this gear also captured a greater number of species and functional taxa and selected for larger piscivores. By comparison, EF captured larger invertivores. Fyke nets were more selective for individuals from the Centrarchidae, Cyprinidae, and Ictaluridae families, while EF was more effective for darters (e.g., the Iowa darter Etheostoma exile and johnny darter E. nigrum) and white suckers Catostomus commersonii. Despite these biases in catch data, we obtained statistically similar WFI scores with both gear types. Therefore, although the fish abundance and species composition information collected from FN and EF are not directly comparable, when necessary they can be used interchangeably to generate a fish-based index of ecosystem health. Received May 16, 2011; accepted December 8, 2011
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 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 | 0,000 |
| 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 ».