Groundtruthing of pelagic forage fish detected by hydroacoustics in a whale feeding area using environmental DNA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation of whales, considered as umbrella species in marine environments, requires to be able to understand their relationships with ecosystem components such as prey species, including pelagic fish. However, studying such relationships in nature is a technical challenge. In this study, we used two noninvasive methods in combination, namely hydroacoustics and environmental DNA (eDNA), to detect five pelagic or semipelagic fish species in the Saguenay–St. Lawrence Marine Park (Québec, Canada): the sandlance Ammodytes sp., the Atlantic herring Clupea harengus , the capelin Mallotus villosus , the rainbow smelt Osmerus mordax, and the redfish Sebastes sp. The Marine Park is a major summer feeding ground for a wide diversity of marine wildlife species, including the endangered St. Lawrence beluga whale population. Up to now, scarce research efforts have been dedicated to the estimation of pelagic fish abundance and diversity in this area. Hydroacoustics allowed to easily discriminate the classification of echoes from fish, and with certain limitations to distinguish swim bladder fish from fish without swim bladder. We used eDNA to groundtruth acoustics data and to improve species identification. eDNA analyses especially demonstrated that the capelin was the most predominant species, while the abundance of the redfish and the sandlance was strongly variable over the 2 years of the study. Our results also suggest that there are annual fluctuations in prey availability that marine mammals encounter in this area. Although the approach we used is not without constraints that should be addressed in future studies, we hope that this study will contribute to science‐based conservation and fisheries management policies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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