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Enregistrement W2999730463 · doi:10.1071/mf18472

Historical dynamics of the demersal fish community in the East and South China Seas

2020· article· en· W2999730463 sur OpenAlexaff
Jin Gao, James T. Thorson, Cody Szuwalski, Hui‐Yu Wang

Notice bibliographique

RevueMarine and Freshwater Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingFisheryGeographyOtterDemersal zoneAbundance (ecology)Distribution (mathematics)HabitatEstuaryChinaEcologyOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taiwan has a long history of fishery operations and contributes significantly to the global fishery harvest. The East and South China seas are important fishing grounds for which publicly available data are very limited. More efforts are needed to digitise and analyse historical catch rate data to illuminate species and community changes in this region. In this study we digitised historical records of catch and effort from government fishery reports for nine commercial species caught by otter trawl, and reported quarterly from 1970 to 2001, from the East and South China seas. We analysed the four seasons and present abundance indices, distributions and among-species correlations for nine commercially important species from 1970 to 1988 (a period with high fishing effort) using a multispecies spatiotemporal model that estimates both covariation in multispecies catch rates, attributed to spatial habitat preferences and environmental responses, and indices representing trends in abundance and distribution. We found substantial spatial, temporal and spatiotemporal variation in the distribution of fishes and season-specific patterns. We recommend collaborative work from various adjacent countries to digitise historical records of fishing catch rates, because more records would potentially address scientific disagreements regarding trends in the abundance and distribution of commercial fishes in this region through comparative studies.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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