Monitoring lake populations of Eastern Sand Darter (<i>Ammocrypta pellucida</i>): a comparison of two seines
Notice bibliographique
Résumé
For many imperiled fishes in the Laurentian Great Lakes basin, detection protocols and population monitoring programs are lacking. In this study, we used a repeat-sampling approach to compare the effectiveness of two seines (bag and beach) to detect and characterize the abundance of lake-dwelling populations of Eastern Sand Darter (Ammocrypta pellucida); a threatened species in Canada. Compared to the bag seine, the larger beach seine collected a greater number of Eastern Sand Darter and detected the species at more sampling sites. Model-averaged estimates of detection probability were also greater for the beach seine (p = 0.72) than bag seine (p = 0.48). A decline in catch over repeated seine hauls occurred at less than a third of the sample units. Mean capture probabilities were 0.41 in units sampled by beach seine, and 0.37 in units sampled by bag seine, when depletion occurred. Sizes of Eastern Sand Darter collected by each seine were significantly different, with fewer small (<40 mm total length) individuals found in bag seine hauls. Power analyses indicate that data collected with either seine are expected to detect changes in local distribution of 50% or greater. Power to detect future changes in Eastern Sand Darter abundance of 50% or greater is predicted to be higher for the beach seine, and to increase with the number of seine hauls at a site. Catch differences between seines are interpreted to reflect the greater area sampled by the larger beach seine.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».