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Enregistrement W2786283620 · doi:10.1139/facets-2017-0069

The biology and ecology of slimy sculpin: A recipe for effective environmental monitoring

2018· article· en· W2786283620 sur OpenAlexaffvenueabout
Michelle A. Gray, R. Allen Curry, Tim J. Arciszewski, Kelly R. Munkittrick, Sandra M. Brasfield

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityAlberta EnergyUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSculpinEcologyFish <Actinopterygii>Environmental changeBiologyCottusFisheryGeographyEnvironmental resource managementClimate changeEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, the use of small-bodied fish in environmental monitoring has increased, particularly within the Canadian environmental effects monitoring (EEM) and other adaptive programs. Although it is possible to measure changes with many small-bodied species, interpretation is often complicated by the absence of information on the biology and ecology of fish not of commercial, recreational, or traditional interest. Knowing and understanding the basic biology of these fishes aids in the sensitivity of study designs (i.e., ability to detect change) and the interpretation of all biological levels of responses (e.g., cellular to community). The increased use of slimy sculpin ( Cottus cognatus Richardson, 1836) in impact assessment studies in North America provides a considerable amount of information on life history aspects. The slimy sculpin has the most ubiquitous North American distribution among cottids but yet has a very small home range, thus integrating environmental conditions of localized areas. This paper describes aspects of slimy sculpin life cycle that affect collection efficiency and timing, and describes and provides data collected over more than 10 years of studies at more than 20 reference study sites. This overview provides a functional and informative compilation to support adaptive environmental monitoring and provide a baseline for comparative ecological study.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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