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Enregistrement W2944360438 · doi:10.25773/v5-1ty4-aj79

Evaluating The Recruitment Of American Eel, Anguilla Rostrata, To The Potomac - Spring 2002 : February 2002 - June 2002

2019· article· en· W2944360438 sur OpenAlexaboutno aff
Hank Brooks

Notice bibliographique

RevueW&M Publish (College of William & Mary) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésAnguilla rostrataSpring (device)FisheryGeographyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measures of juvenile recruitment success have long been recognized as valuable fisheries management tools. In Chesapeake Bay, these measures provide reliable indicators for future year class strength for blue crabs (Lipcius and Van Engel, 1990), striped bass (Goodyear, 1985), as well as several other recreationally and commercially important species (Geer and Austin, 1999). The American Eel, Anguilla rostrata, is a valuable commercial species along the entire Atlantic coast from New Brunswick to Florida. Landings along the U.S. Atlantic coast have varied from 290 MT in 1962 to a high of 1600 MT in 1975 (NMFS, 1999). In recent years, harvests along the U.S. Atlantic Coast seemingly declined, with similar patterns occurring in the Canadian Maritime Provinces. The Mid-Atlantic states (New York, New Jersey, Delaware, Maryland, and Virginia) comprised the largest portion of the East Coast catch (88% of the reported landings) since 1988 (NMFS 1999). The Chesapeake Bay jurisdictions of Virginia, Maryland, and the Potomac River Fisheries Commission (PRFC) alone represent 30, 15, and 18% respectively, of the annual United States commercial harvest for 1987-1996 (ASMFC, 2000). Some fishery independent indices have shown a decline in American eel abundance in recent years (Richkus and Whalens, 1999). Hypotheses for this decline include locational shifts in the Gulf Stream, pollution, overfishing, parasites, and barriers to fish passage (Castonguay etal., 1994). Fisheries management techniques aren't often applied to American eels because basic biological information is not well known. Unknown biological parameters such as variation in growth rates and length at age have complicated stock assessment methodologies and management efforts. Additionally, 3 relatively few studies have addressed the recruitment of glass eels to the estuaries from the spawning grounds of the Sargasso Sea.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,306
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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