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Enregistrement W2037673951 · doi:10.1139/f07-098

Spatial and temporal variation in shark communities of the lower Florida Keys and evidence for historical population declines

2007· article· en· W2037673951 sur OpenAlexvenueno aff
Michael R. Heithaus, Derek A. Burkholder, Robert E. Hueter, Linda I. Heithaus, Harold L. Pratt, Jeffrey C. Carrier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMote Marine Laboratory and Aquarium
Mots-clésHabitatAbundance (ecology)FishingEcologyFisheryPredationGeographyEcosystemPopulationApex predatorBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sharks are top predators in many marine ecosystems. Despite recent concerns over declines in shark populations, studies of shark communities in coastal habitats are limited. We used drumlines and longlines to determine shark community composition and habitat affinities in the Florida Keys, USA. Community composition varied among habitats. Catch rates of smaller sharks were highest in protected shallow waters, while large sharks were more abundant in deep channels. Overall probabilities of catching large sharks on drumlines did not vary with water temperature, while catches of small sharks on longlines increased with increasing water temperature. Individual species differed in their responsiveness to variation in water temperatures and habitat. Bait type affected catch rates of some species, suggesting that fishing methods should be considered explicitly in studies describing shark communities or temporal trends in abundance. Catch rates of large-bodied sharks were higher in a remote and protected location compared with similar habitats near inhabited Keys. Also, historical accounts of a shark fishery in the study area during the 1920s suggest substantial declines in large shark abundance and shifts in community composition. By implication, ecosystem impacts of changes in the large shark community may be dramatic and likely occurred before adequate baselines were established.

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 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 enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,868

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations78
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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