Acoustically derived fish size spectra within a lake and the statistical power to detect environmental change
Notice bibliographique
Résumé
Fisheries acoustic surveys are increasingly being used to monitor the abundance of fish stocks, yet their adoption as a tool to monitor changes in community size spectra has not been well explored. In this study, we use a series of historical acoustic surveys of the pelagic zones of three arms of Lake Opeongo to determine if acoustically derived size-spectra indicators (slope and height) can be effectively measured and used as a monitoring tool. Acoustic size-spectra indicators were successfully measured for every survey and resembled the same indicators found in netting surveys. From 2005 to 2009, the slope of the size spectra became shallower, likely due to a decrease in abundance in schooling prey fish. Estimates of sources of survey variation, including fish size estimates and interbasin differences, were low (<10% coefficients of variation), suggesting that monitoring programs would detect annual changes in the size-spectra slopes ranging from 2% to 15% within 10 years. Size-spectra heights did not change very much over the time series of surveys. Using lake trout (Salvelinus namaycush) fishery data from Lake Opeongo, we estimate that sources of natural variation in size spectra at the population level could be much higher and potentially require longer monitoring periods. We noted from our study that standardized surveys and data analyses are critical if acoustically derived size spectra are to be adopted as a monitoring tool. We also suggest that size spectra be calculated through echo-integration methods rather than echo-counting methods because, in this study, echo counting led to lower estimates of abundance and size-spectra indicators, which are likely underestimates of the true fish community’s abundance.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».