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Enregistrement W2767734448 · doi:10.3897/bdj.5.e15125

Abundance indices and biological traits of juvenile salmon (Salmo salar) sampled in three rivers on the Atlantic and Channel coasts (France)

2017· article· en· W2767734448 sur OpenAlexaff
Frédéric Marchand, Laurent Beaulaton, Étienne Prévost, Richard Delanoë, Jean-Pierre Destouches, François Guéraud, Yoann Guilloux, Nicolas Jeannot, Emmanuel Huchet, Frédéric Lange, Jacques Rives, Julien Tremblay, Nadine Herrard, Didier Azam

Notice bibliographique

RevueBiodiversity Data Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensShipping Federation of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmoFisheryJuvenileHabitatFishingIUCN Red ListAbundance (ecology)Fish migrationGeographyWater Framework DirectiveHabitats DirectiveEcologyWater qualityBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: ) is an anadromous migratory species adapted to cool temperatures. It is protected by the Bern convention and by the European Habitats Directive. It has been listed as vulnerable by the French IUCN Red List. Salmon decline is the result of combined and cumulated, mainly anthropic, causes: climate change, increasingly high number of impoundments, degradation of water quality and habitat and over-exploitation by fisheries. Monitoring of this species has been carried out on three rivers in France (Southern part of the distribution area) to produce data and knowledge (growth, precocious maturity, survival) for stock management.For 24 years, a specific and standardised electric fishing protocol has been used to target young-of-the-year (0+ parr) Atlantic salmon. Sampling was restricted to areas with shallow running water that flows over a coarse bottom substrate, i.e. the preferred habitat of young salmon. This monitoring and inventory of growing areas thus allows assessment of juvenile recruitment and provides baseline data required to calculate total allowable catches (TACs). NEW INFORMATION: The dataset currently consists of 47,077 occurrence data points from 105 sites spanning up to 24 years in three different watersheds in France. Beyond our project, this dataset has a clear utility to research since it associates abundance measurements with the measurement of biological traits and the collection of tissue samples. It allows for current and retrospective characterisation of individuals or populations, according to life history traits and genetic features in relation to changes in environmental conditions. The fact that the monitoring takes place in France, the southern part of the distribution area, over 24 years, makes the dataset particularly relevant for climate change studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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