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Enregistrement W2096789918 · doi:10.1016/s1054-3139(03)00124-3

Accounting for length- and depth-dependent diel variation in catchability of fish and invertebrates in an annual bottom-trawl survey

2003· article· en· W2096789918 sur OpenAlexaff
Hugues P. Benoît, Douglas P. Swain

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiel vertical migrationNektonInvertebrateFisheryCorrelogramEnvironmental scienceFishingOceanographyFish <Actinopterygii>BiologyGeologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diel variation in the catchability of 51 species of fish and 13 invertebrate taxa from an annual bottom-trawl survey of the southern Gulf of St. Lawrence was examined using generalized linear (Poisson) models. Two approaches were used: comparative fishing based on spatially paired day and night tows, and statistical control of spatio-temporal effects in regular survey data. The two approaches provided remarkably similar results. Furthermore, species-specific results were consistent between survey time periods where different vessels were used, and were quite comparable to results from other studies conducted in separate geographic areas. Where sufficient data existed, we considered both length and depth dependencies in diel variation in catchability. We commonly found significant length dependency for groundfish species and the pervasive pattern was for higher nighttime catches of small fish, the magnitude of the effect generally decreasing with increasing length. In contrast, water depth had a much less important impact, except for a few species. When considered jointly, however, patterns in length/depth dependency were not always clear. Given length-dependent geographic and bathymetric patterns in species distribution, the potential for confounding length and depth dependencies exists and correction factors for diel variation in catchability need to be applied cautiously.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations50
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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