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Enregistrement W2045850136 · doi:10.1080/02705060.2008.9664243

Changes in Population Indices of a Diminishing Burbot Population in the Kootenai River, Idaho, USA and British Columbia, Canada

2008· article· en· W2045850136 sur OpenAlexaboutno aff
Vaughn L. Paragamian, Joshua L. McCormick, Corie Laude

Notice bibliographique

RevueJournal of Freshwater Ecology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological Survey
Mots-clésCatch per unit effortPopulationPopulation densityEnvironmental scienceFisherySampling (signal processing)Animal scienceStock (firearms)GeographyBiologyFish <Actinopterygii>DemographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We quantified changes that occurred in proportional stock density (PSD), relative stock density (RSD), relative weight (Wr ), and catch per unit effort (CPUE) of a diminishing burbot (Lota lota) population in the Kootenai River, Idaho, USA and British Columbia, Canada. Sampling with hoop nets took place periodically over 46 years. After completion of the Libby Dam in Montana in 1973, the burbot population declined. The mean length of burbot increased from 459 mm total length (TL) in 1957–1958 to 615 mm TL in 2002–2004. PSD did not increase appreciably, rising only from 92 in 1957–1958 to 98 by 2002–2004; but, RSD (preferred) increased from 17 in the early samples to 86 by the last sampling interval, which suggested recruitment failures. All other RSD values increased although not incrementally, which also suggested recruitment failures. As the burbot population declined, Wr increased from 75 to 98 from the early 1980s to early 2000s, suggesting that Wr may have a length bias in burbot. We found RSD was more useful when combined with CPUE, which also decreased from 1993 through 2004. Together these indices provide good indication of burbot population change. Hoop nets are the most important sampling gear for burbot but are length selective; thus, PSD (quality) alone will not detect recruitment issues. Managers and researchers of other burbot populations should design sampling programs that consider the value in measuring RSD and CPUE when hoop nets are used.

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)0,000
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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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