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Enregistrement W2189807600 · doi:10.1080/03632415.2015.1106944

A Simple Web-Based Tool to Compare Freshwater Fish Data Collected Using AFS Standard Methods

2015· article· en· W2189807600 sur OpenAlexfundaboutno aff
Scott A. Bonar, Norman Mercado‐Silva, Matt Rahr, Yuta T. Torrey, Averill Cate

Notice bibliographique

RevueFisheries · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésFish <Actinopterygii>Simple (philosophy)FisheryComputer scienceBiologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The American Fisheries Society (AFS) recently published Standard Methods for Sampling North American Freshwater Fishes. Enlisting the expertise of 284 scientists from 107 organizations throughout Canada, Mexico, and the United States, this text was developed to facilitate comparisons of fish data across regions or time. Here we describe a user-friendly web tool that automates among-sample comparisons in individual fish condition, population length-frequency distributions, and catch per unit effort (CPUE) data collected using AFS standard methods. Currently, the web tool (1) provides instantaneous summaries of almost 4,000 data sets of condition, length frequency, and CPUE of common freshwater fishes collected using standard gears in 43 states and provinces; (2) is easily appended with new standardized field data to update subsequent queries and summaries; (3) compares fish data from a particular water body with continent, ecoregion, and state data summaries; and (4) provides additional information about AFS standard fish sampling including benefits, ongoing validation studies, and opportunities to comment on specific methods. The web tool—programmed in a PHP-based Drupal framework—was supported by several AFS Sections, agencies, and universities and is freely available from the AFS website and fisheriesstandardsampling.org. With widespread use, the online tool could become an important resource for fisheries biologists. La sociedad Americana de Pesquerías (AFS) publicó recientemente el libro Métodos estandarizados para el muestreo de peces dulceacuícolas de Norteamérica. Este texto acopia la experiencia de 284 científicos pertenecientes a 107 organizaciones que van desde Canadá hasta México y los Estados Unidos de Norteamérica, y fue desarrollado para facilitar comparaciones de datos sobre peces entre regiones y épocas. Aquí se describe una herramienta amigable que funciona en línea y sirve para automatizar comparaciones entre muestras de la condición de los peces, distribuciones de frecuencia de tallas y captura por unidad de esfuerzo (CPUE) obtenidos mediante métodos estándar de la AFS. Actualmente, esta herramienta (1) proporciona instantáneamente resúmenes de casi 4,000 sets de datos de condición corporal, frecuencia de tallas y CPUE de los peces dulceacuícolas más comunes, colectados mediante artes estandarizadas en 43 estados y provincias; (2) se puede fácilmente agregar información y nuevos datos de campo estandarizados, con el fin de actualizar requisitos y sumarios; (3) compara datos sobre peces en un cuerpo de agua en particular, incluyendo resúmenes por continente, ecoregión y estado; y (4) provee información adicional sobre el muestreo estandarizado de peces de la AFS, incluyendo beneficios, estudios en curso para validación de datos y oportunidad para hacer comentarios sobre métodos particulares. Esta herramienta en la red, programada sobre la base PHP en ambiente Drupal, fue financiada por varias secciones de la AFS, agencias y universidades, y es de acceso gratuito desde el portal de la AFS y de fisheriesstandardsampling.org. De uso ampliamente difundido, esta herramienta en línea pudiera convertirse en una fuente importante de información para biólogos pesqueros. La Société américaine des pêches (AFS) a récemment publié des méthodes normalisées d'échantillonnage pour les poissons d'eau douce d'Amérique du Nord. Compilant l'expertise de 284 scientifiques de 107 organisations au Canada, au Mexique et aux États-Unis, ce texte a été élaboré pour faciliter les comparaisons de données sur les poissons dans différentes régions ou sur différentes périodes. Nous décrivons ici un outil Web convivial qui automatise les comparaisons entre échantillons selon l'état de chaque poisson, les distributions des tailles des populations, et la prise par unité d'effort recueillies à l'aide des méthodes normalisées AFS. Actuellement, l'outil Web (1) fournit des résumés instantanés de près de 4000 jeux de données relatives à l'état, à la distribution des tailles, et aux prises par unité d'effort de poissons d'eau douce communs, recueillies à l'aide d'équipements standards dans 43 États et provinces; (2) accepte facilement de nouvelles données de terrain standardisées pour mettre à jour des requêtes et des résumés ultérieurs; (3) compare les données sur les poissons d'un plan d'eau particulier avec celles résumées, d'un continent ou d'une écorégion, ainsi qu'avec les données publiques; et (4) fournit des informations supplémentaires à propos de l'échantillonnage de poissons standard d'AFS, y compris les avantages, les études de validation en cours, et la possibilité de commenter des méthodes spécifiques. L'outil Web programmé selon une architecture logicielle Drupal PHP — a été soutenu par plusieurs sections AFS, organismes et universités et est disponible gratuitement depuis le site AFS et sur fisheriesstandardsampling.org. Gageons que son utilisation répandue pourra en faire un outil de référence pour les biologistes de la pêche.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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