A Modified Drop Net for Sampling Fish Communities in Complex Habitats: A Description and Comparison with Other Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A modified drop net (area = 19.3 m2) was constructed to enhance the collection of fish from within complex freshwater habitats. The net was evaluated in three pools located within the Pilbara region of north Western Australia. The net's efficiency was determined by comparison with gillnetting and beach seining; accuracy of the net was investigated using the toxicant rotenone. In terms of efficiency, the modified drop net and beach seine generated similar descriptions of the fish community (relative abundance, species richness, ordination of a species–abundance matrix); panel gill nets collected a diminished subset of the community. Efficiency of the drop net remained relatively constant among pools, whereas the seine became increasingly easy to use as habitat complexity decreased. In terms of accuracy, the drop net produced estimates of total fish abundance similar to those obtained by use of rotenone and adequately depicted site-related differences in fish community structure (multivariate ordination in space). The drop net and rotenone collected similar numbers of species, but the drop net missed some species that were present in very low abundance. The drop net also underestimated the abundance of one benthic species. We recommend use of the drop net when studying ephemeral pools where habitat complexity changes through time or when precise estimates of density are required. Beach seining, which has minimal gear requirements, is recommended for situations in which only a general description of the community (species–abundance matrix) or species richness information is required. When the drop net is used, gill nets should also be used to collect large size-classes that are in low abundance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».