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Enregistrement W2194299534

Session B4: How Fast do Fish Swim? A Global Assessment of What We Know and What We Don't Know

2015· article· en· W2194299534 sur OpenAlexaboutno aff
Hans Tritico, Christos Katopodis, Richard Gervais

Notice bibliographique

RevueScholarWorks@UMassAmherst (University of Massachusetts Amherst) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeed to knowSession (web analytics)Fish <Actinopterygii>Computer scienceFisheryComputer securityWorld Wide WebBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract:\nCentral to the question of river connectivity is the question of fish swimming performance. As fish passage challenges move away from individual species concerns to more holistic ecosystem considerations the demand for swimming performance data across a wide range of species is growing. In order to establish a baseline for what is known, we have compiled a species list for which swimming performance is known using three leading databases: the Joint AFS-EWRI Fish Passage Reference Database, the USFS Fish Passage Resource Library, and the Department of Fisheries and Oceans Canada’s Icthyomechanics Database. Between these three databases the swimming performance of 233 individual species have been catalogued. The most recent global fish species count from FishBase and the Catalogue of Fishes indicate that there are 32,900 known species of fish. We therefore are certain that we know some information about the swimming capability of 0.7% of the world’s fish species. In order to establish what is unknown, a semi-automated journal search of each of the 33,000 species is underway. Full results of this assessment will be presented at the conference. Conservative early estimates are that some swimming performance data exists for at most 10% of the world’s fish species. There is a wide range between what we know with some confidence (0.7%) and what we’re confident that we don’t know (10%), indicating a need for the expansion of existing databases. This investigation focused solely at the species level. Similar investigations at the genus and family levels will likely provide estimates of abilities where species level data are incomplete. A regional study for fishes in the State of Ohio, U.S., indicates significant improvement in knowledge at coarser scales. Further resources dedicated to the development and maintenance of these databases would foster the growth of the global fish passage community.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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