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Enregistrement W2790007619 · doi:10.1139/cjfas-2017-0430

Fine-scale movement of juvenile Atlantic sturgeon (<i>Acipenser oxyrinchus oxyrinchus</i>) during aggregations in the lower Saint John River Basin, New Brunswick, Canada

2018· article· en· W2790007619 sur OpenAlexaffvenueabout
Margaret M. Whitmore, Matthew K. Litvak

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheryForagingJuvenileStructural basinHabitatLake sturgeonAcipenserSturgeonGeographyEcologyEnvironmental scienceGeologyBiologyFish <Actinopterygii>Geomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Juvenile Atlantic sturgeon (Acipenser oxyrinchus oxyrinchus) form seasonal aggregations near the salt wedge in their natal river systems. We used an array of Vemco positioning system acoustic receivers to track fine-scale movement within aggregation sites in two rivers in the Saint John River Basin. We used the t-LoCoH convex hull construction algorithm to map space use and aggregation behavior and nonmetric multidimensional scaling to test for differences among rivers, seasons, and photoperiods. Aggregation sites consisted of small core areas, where juvenile Atlantic sturgeon remained for long periods, that are adjacent to foraging grounds. This structure was largely consistent between rivers and seasons. Directional movement within aggregation sites differed between rivers. In areas of high flow velocity, directional movement was parallel to flow and largely restricted to littoral areas, whereas areas of low flow exhibited no distinct patterns in directional movement. This indicates flow may be an important driver of fine-scale distribution within aggregation sites. Studies of fine-scale space use can inform future investigations of rearing capacity, aid in the identification of critical habitat, and inform management decisions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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