Study design considerations for assessing the health of fish populations impacted by agriculture in developing countries: a Sri Lankan case study
Notice bibliographique
Résumé
Studies on the use of indigenous or endemic fish species for the assessment of agricultural impacts on fish populations are lacking in tropical South and Southeast Asia. This paper describes the steps involved in developing an agricultural impacts assessment program focused on river health, using recent studies on wild fish in Sri Lanka. The assessment methodology includes the selection of fish species for monitoring, and development of a strategy for sample timing, sample size requirements, and selection of appropriate reference site(s). Preliminary fish sampling data from several tributaries of the Uma-oya and the Amban-ganga (Knuckles streams) from the Mahaweli River basin were evaluated and temporal patterns of gonadal recruitment were investigated for three common species: Garra ceylonensis, Devario malabaricus, and Rasbora daniconius. The data on reproductive development were statistically incorporated to evaluate appropriate sample timing and sample size requirements. For this study, we proposed a cluster gradient design with a range of assessment endpoints and suitable statistical methods; an alternate assessment in different agricultural catchments would facilitate verification. The review and preliminary data support provide a template for study design considerations for agricultural impact assessments in South and SE Asian countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».