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Enregistrement W2169202498 · doi:10.1139/f02-017

Natural mortality estimates of juvenile Pacific herring (<i>Clupea pallasi</i>) in Prince William Sound, Alaska

2002· article· en· W2169202498 sur OpenAlexvenueno aff
Kevin D. E. Stokesbury, Jay Kirsch, E. Vincent Patrick, Brenda L. Norcross

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPacific herringHerringJuvenileClupeaTransectSound (geography)ClupeidaeGeographyFisheryOceanographyBiologyEcologyGeologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The densities of young-of-the-year and 1-year-old Pacific herring, Clupea pallasi, in Prince William Sound, Alaska, were estimated using acoustic surveys from June 1996 to March 1998. Four bays were surveyed with acoustic transects that were repeated three times in 24 h. Species composition and size structure were determined from net collections. Averaging over the 24-h period allowed the best use of all data, as observations between the three replicates were similar but sporadic, possibly resulting from the different seasonal day–night cycle in these northern latitudes. The average instantaneous natural mortality rates for young-of-the-year Pacific herring were 0.009 (standard deviation (SD) = 0.002) and 0.016 (SD = 0.012) for the 1996 and 1997 cohorts, respectively. The average instantaneous natural mortality rates for 1-year-old Pacific herring were 0.003 (SD = 0.007) and 0.008 (SD = 0.005) for the 1995 and 1996 cohorts, respectively. Combining our estimates with those in the primary literature for other life history phases of Pacific herring indicated a progressive decrease in instantaneous natural mortality with age. This study presents the first direct estimates of natural mortality for juvenile herring.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations13
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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