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Enregistrement W2416935093 · doi:10.1111/jfb.12987

Three decades of longlining in Bimini, Bahamas, reveals long‐term trends in lemon shark <i>Negaprion brevirostris</i> (Carcharhinidae) catch per unit effort

2016· article· en· W2416935093 sur OpenAlexaff
Steven T. Kessel, Alexander C. Hansell, Samuel H. Gruber, Tristan L. Guttridge, Nigel E. Hussey, Rupert Perkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesSave Our Seas FoundationNational Science Foundation
Mots-clésBiologyTerm (time)Unit (ring theory)FisheryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Bimini, Bahamas, the consistent employment of longlines, beginning in 1982, provided a rare opportunity to explore population trends for large resident sharks. This study assessed three shallow water longline survey periods at this location; 1982-1989, 1992-2002 and 2003-2014, with the aim of determining trends in annual catch per unit effort (CPUE) for an IUCN listed near-threatened species, the lemon shark Negaprion brevirostris. A general additive model (GAM) was used to analyse the non-linear annual CPUE values over the entire 32-year research period. The GAM displayed high variability of annual CPUE, with a peak value of 0·026 N. brevirostris per hook day (hooks day(-1) ) in 2000. The temporal pattern of CPUE indicated an abundance trend with a complete cycle, from trough to trough, occurring over a period of approximately 18 years. The 1982-1989 survey period saw the highest proportion of mature individuals (19·8%) and the smallest average pre-caudal length (LPC ; 124·8 cm). The 1992-2002 survey period had the highest average annual CPUE (0·018 hooks day(-1) ), while the 2003-2014 research period saw largest average LPC size (134·8 cm) and the lowest average CPUE values (0·009 hooks day(-1) ) of the entire research period. The long-term trend identified in this study provides a baseline for future assessment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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