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Enregistrement W2099082248 · doi:10.1577/m05-204.1

Residual Effects from Fish Wheel Capture and Handling of Yukon River Fall Chum Salmon

2007· article· en· W2099082248 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey F. Bromaghin, Tevis J. Underwood, Raymond F. Hander

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncorhynchusFish <Actinopterygii>FisheryMark and recaptureWildlifeEnvironmental scienceAbundance (ecology)EcologyBiologyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since 1996, U.S. Fish and Wildlife Service biologists have annually used fish wheels to capture migrating adult fall chum salmon Oncorhynchus keta in the main-stem Yukon River, Alaska, and estimated their abundance via mark–recapture methods. In each year of the study, the mark rate of captured fish at a site near Rampart has been substantially greater than rates observed at numerous locations upriver of that site. The factors most likely to cause the observed reduction in the mark rate are violations of mark–recapture model assumptions or the mortality of marked fish between the Rampart site and upriver locations. Results of studies conducted through 2000 were most consistent with the hypothesis of mortality. We investigate potential explanatory factors for the apparent reduction in mark rates at upriver locations using data collected during additional studies from 2001 to 2003. Results document that holding fish in submerged pens at the marking site negatively affects their ability to migrate for at least some time. No evidence of tag loss or spatial segregation within the mark–recapture study area was observed. A conclusion that some aspect of the capture and handling of fish elevates their mortality upriver of the mark–recapture study area seems well founded. However, holding of fish does not solely explain the reduction in mark rates at upriver locations, and other contributing factors remain unidentified. Researchers using fish wheels should be aware that the gear may be more harmful to fish than was previously thought and may bias estimators of some parameters such as abundance or migration speed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
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 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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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