Developing Standardized Methods for Sampling Freshwater Fishes with Multiple Gears: Effects of Sampling Order versus Sampling Method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Developing robust methodologies for sampling freshwater fishes is important for the assessment and recovery of aquatic biodiversity. Commonly, sampling protocols recommend the use of both electrofishing and seining to reduce bias when sampling freshwater fishes. The objective of this study was to determine whether sampling method, sampling order, or the combination of these influenced the assessment of diversity and abundance of common or rare freshwater fishes at both the species and assemblage level. Fifty sites were sampled in the Sydenham River, Ontario, Canada, where paired sites were sampled using both electrofishing and seine netting in close proximity but also reversing the initial sampling order. Differences in the abundance and richness of common and rare freshwater fishes were tested with two‐way ANOVA and multivariate ANOVA. Multivariate differences in the representation of species assemblages were compared using Procrustes analysis across ordinations built using differences in sampling method and sampling order. Electrofishing outperformed seine netting for maximizing the abundance of both all species caught ( P = 0.004) and only those species considered rare ( P = 0.049). While capture efficiencies generally decreased with subsequent sampling, the interaction between sampling method and sampling order for maximizing richness estimates of rare species was significant ( P = 0.049). There were important species and assemblage differences when sampling order was reversed. The representation of either sunfishes (family Centrarchidae ) or catfishes (family Ictaluridae ) differed in multivariate space, given different sampling order. In addition, the capture of Blackstripe Topminnow Fundulus notatus was enhanced when seine netting was used after electrofishing. This study highlights the often neglected aspect of choosing an appropriate sampling order when developing protocols for sampling freshwater fishes with multiple methods. Overall, the combination of electrofishing, followed by seine netting, appears to maximize capture efficiencies of both common and rare fishes; however, researchers should be aware that sampling order can alter the representation of species and assemblages in multivariate assessments.
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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 | 0,066 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».