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Enregistrement W2810709955 · doi:10.1111/fme.12300

Ecology and conservation of the American eel in the Caribbean region

2018· article· en· W2810709955 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas J. Kwak, Augustin C. Engman, Craig G. Lilyestrom

Notice bibliographique

RevueFisheries Management and Ecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyU.S. Fish and Wildlife ServiceNorth Carolina State University
Mots-clésHabitatAnguilla rostrataEcologyTemperate climateFishingGeographyAbundance (ecology)FisheryPopulationBiomass (ecology)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The majority of American eel, Anguilla rostrata LeSueur, knowledge is derived from temperate regions in the United States and Canada, with little known from its tropical Caribbean distribution. Findings of original research on American eel distribution, abundance, population biology, habitat ecology and threats from the Caribbean island of Puerto Rico were synthesised. American eel were captured from 48 of 116 sites (41.4%) in 26 of 49 river basins (53.1%) during 2005–2016, and it was extirpated upstream of dams and migration barriers >3.0 m high (38.9% of habitat). Mean density and biomass were 438.9 fish/ha and 23.44 kg/ha, respectively. Upstream habitats favoured larger individuals, and females were larger than males. The swim‐bladder parasite Anguillicoloides crassus Kuwahara, Niimi & Hagaki was not found in 120 eels examined. Realised threats include dams and other migratory barriers, habitat loss and alteration and pollution; exotic species and commercial fishing are impending threats; and the least understood is climate change.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,963

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
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 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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