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Enregistrement W2752122142 · doi:10.1080/02705060.2017.1344734

Monitoring lake populations of Eastern Sand Darter (<i>Ammocrypta pellucida</i>): a comparison of two seines

2017· article· en· W2752122142 sur OpenAlexafffundabout
Scott M. Reid, Alan J. Dextrase

Notice bibliographique

RevueJournal of Freshwater Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensTrent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaTrent UniversityUniversity of CalgaryOntario Ministry of Natural Resources and ForestryMinistry of Natural Resources
Mots-clésThreatened speciesElectrofishingAbundance (ecology)GeographyEcologyPopulationFisheryEnvironmental scienceSampling (signal processing)BiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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