Optimal Effort Intensity in Backpack Electrofishing Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We evaluated the effect of backpack electrofishing effort intensity on the precision of estimates of fish density in a southern Ontario stream. Single-pass electrofishing was conducted on 30 sites at three electrofishing effort intensities (5, 10 and 15 s/m2). We found that an effort of 5 s/m2 yielded an average catch that was 78% of the 15-s/m2 effort. An asymptotic model effectively described the catch–effort relationship for most fish taxa in the stream (i.e., Rainbow Trout Oncorhynchus mykiss, Brown Trout Salmo trutta, sculpin Cottus sp., dace Rhinichthys sp., and darter Etheostoma sp.). Using the catchability parameters of this model, we evaluated the trade-off between sampling many sites at low intensity or fewer sites at higher intensity. The survey design that maximizes precision of fish-density estimates depends on the average time spent traveling between sites and the average area of sites. For southern Ontario streams, where sample sites were approximately 300 m2 and travel time between sites was 75 min, the optimum electrofishing effort intensity was approximately 5 s/m2. The applicability of these results to other systems was demonstrated by showing how this optimum intensity was affected by differences in catchability rates of fish and travel distances. These findings will be used to standardize single pass electrofishing catches in nonshield areas of Ontario, and the approach may prove useful in other areas where this fishing technique is effective. Received January 5, 2012; accepted December 7, 2012
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».