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Enregistrement W2982300269

Detecting wild fish and zooplankton near fishfarms during and after fallow periods in SouthernNewfoundland

2019· dissertation· en· W2982300269 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandria McTamney

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayFisheryZooplanktonAcoustic Doppler current profilerEnvironmental scienceOceanographyAbundance (ecology)Fish <Actinopterygii>GeographyForage fishWater columnBiologyGeologyCurrent (fluid)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From November 2016 until September 2017, acoustic Doppler current profilers were deployed in two neighboring bays in Southern Newfoundland, East Bay and Cinq Island Bay. We set out to determine the in uences that aquaculture had on wild fish abundance in the ecosystem during fallow periods. Fallow periods describe the times when farms were not stocked with fish. It was hypothesized that during a time where a fish farm was newly inactive there would be a different abundance of wild fish nearby than during a time when the farm was active. In our study, both East Bay and Cinq Island Bay were fallow prior to November until June/July of the following year. After that time, fish farms were restocked with Atlantic Salmon. The acoustic Doppler current profilers were configured to collect data without the typical averaging of acoustic pings into ensemble averages. This processing allowed for the in- struments to act as fish detecting sonars. We calculated volume backscatter strength, fish counts, fish depths and target strengths of detected fish. Fish schools and diur- nal migration patterns occurred frequently and on some occasions, high backscatter intensities persisted for several hours. Depths of fish appeared to be similar during November, December, January, March and April. Summer months of June, July, Au- gust and September had opposing depth distributions. In Summer months, there were fish primarily at shallow depths and in Winter months fish were primarily at deeper depths. Summarizing the entirety of the time series resulted in depths distributions throughout the entire water column in East Bay suggesting that diel vertical migrat- ing species were commonly present. In contrast to this, Cinq Island Bay showed fish primarily at 50 meters, indicating that a different fish species frequented this area. Similar results from target strength distributions suggested two species or behaviors present in East Bay and one species present in Cinq Island Bay. Shifts of fish types or behaviors in East Bay occurred during the same time periods as the beginning of fish farm activity and also the start of the Summer season. Both bays displayed concurrent increased fish counts in January and May with a larger wild fish abun- dance in East Bay than in Cinq Island Bay. The amount of fish in both bays differed during and after fallow periods which coincided with seasonal changes. Because of this timing, distinguishing the effects of fallow periods from seasonal changes was not possible. This study demonstrates the value of using acoustic monitoring methods for collecting data from aquaculture sites. Altering future studies to include longer time series, simultaneous fish sampling and multiple acoustic Doppler current profil- ers in each bay could provide additional important data that may lead to concrete conclusions about aquaculture in uences on wild fish species.

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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,607

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 savante0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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