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Enregistrement W2136169711 · doi:10.1139/f07-190

Estimates of juvenile and adult raggedtooth shark (<i>Carcharias taurus</i>) abundance along the east coast of South Africa

2008· article· en· W2136169711 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew L. Dicken, Anthony J. Booth, M. J. Smale

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Academy of Sciences of Ukraine
Mots-clésJuvenileCarchariasAbundance (ecology)ChondrichthyesBiologyPopulationFisheryMark and recaptureEcologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Cormack–Jolly–Seber model was developed to estimate abundance, survival, and probability of capture for juvenile (<1.8 m total length, TL) and adult (>1.8 m TL) raggedtooth sharks (Carcharias taurus) along the east coast of South Africa. Model estimates were adjusted to account for tag loss, nonreporting, and after release mortality. The model was constructed using mark–recapture data from the Oceanographic Research Institute and Port Elizabeth Museum cooperative tagging programs from 1984 to 2004. The adjusted estimate for juvenile survival was 0.56 and that for adult survival was 0.89. The adjusted estimate of probability of capture for juvenile sharks ranged from 0.06 to 0.17, while that for adult sharks was from 0.02 to 0.04. The mean annual abundance of juvenile sharks was 6800 (coefficient of variation, CV = 13%) and adult sharks 16 700 (CV = 9%). The accumulated effect of tag loss, nonreporting, and after release mortality were to reduce the overall estimate of juvenile and adult abundance by approximately 50%. The adjusted estimate of population size for both juvenile and adult sharks over the last decade appears to have remained constant (P > 0.05).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,180 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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