Development of a Riverine Index Netting Protocol: Comparisons of Net Orientation, Height, Panel Order, and Line Diameter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We developed a gillnetting protocol by sampling 17 nonwadeable rivers across northern Ontario over the course of four summers from 2005 to 2008. The rivers represented a range of habitats; however, all had a coolwater to warmwater fish community characterized by walleyes Sander vitreus, northern pike Esox lucius, white suckers Catostomus commersonii, yellow perch Perca flavescens, and smallmouth bass Micropterus dolomieu. During the study, three net designs were used. Each net had one to four configurations that varied in height, length, monofilament diameter, and sequence of the mesh sizes. We found that most fish (87%) were captured in the lower half of 1.8-m-high gill nets and that there was no difference in catch between gill nets with serial panels (i.e., sequentially increasing mesh sizes) and those with randomly organized panels. Net that were set perpendicular to shore or angled to shore caught approximately twice as many fish as nets that were set parallel to shore. Contrary to expectations, there were no differences in net durability and catch between thick- and thin-diameter monofilament nets. Based on the results of these experiments, we propose an improved net design that we call the large-mesh riverine index net for use in rivers; it is more versatile, reduces net drag, and fishes more effectively than the traditional gill nets that are used in lakes. The large-mesh riverine index net has eight panels (3.1 m long × 0.9 m high) and totals 24.8 m in length. Panel stretch measures (and the random order used) for this design are 127, 76, 178, 25, 102, 203, 51, and 152 mm. The nets are set perpendicular to shore in rivers from July 1 to October 1 and should be fished in areas where water velocity is less than 0.1 m/s. Received January 12, 2010; accepted November 2, 2010
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».