Notice bibliographique
Résumé
Historically, Groundfish surveys in the Canadian Salish Sea were focused on individual, commercially important species such as Lingcod, Spiny Dogfish, Pacific Hake and inshore rockfish species. These surveys date back to as early as 1948 and employed different protocols and diverse gear types including trawl, longline, and dive. Over the last several years there has been a departure from this single-species approach towards multi-species and ecosystem-based surveys. In particular, two survey series have recently been implemented in the Canadian Salish Sea that provide a synoptic approach, covering broad areas and including multiple species of fish and invertebrates. The first, initiated in 2003, employs longline gear and a random depth-stratified design. Each year this survey alternates between the northern and southern portions of the Canadian Salish Sea. The second, initiated in 2012, employs bottom trawl gear and a random depth-stratified design that covers an area spanning from north of Cortez Island to Saturna Island in the south. Each of these surveys targets different bottom types; the longline survey is directed on hard, high-relief bottom that is characteristically occupied by rockfish, while the bottom trawl survey targets softer and smoother bottom that is generally occupied by flatfish. In addition to collecting species composition and biological data, both surveys also collect environmental data such as temperature and salinity, using a variety of gear-mounted probes and CTDs. Taken together, the two surveys will provide a valuable time-series of the Salish Sea ecosystem into the future, giving us insight into fish population changes over time and how these changes relate to environmental factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».