Repeatability of baited remote underwater video station (BRUVS) results within and between seasons
Notice bibliographique
Résumé
Baited remote underwater video stations (BRUVS) are increasingly being used to evaluate and monitor reef communities. Many BRUVS studies compare multiple sites sampled at single time points that may differ from the sampling time of another site. As BRUVS use grows in its application to provide data relevant to sustainable management, marine protected area success, and overall reef health, understanding repeatability of sampling results is vital. We examined the repeatability of BRUVS results for the elasmobranch community both within and between seasons and years, and explored environmental factors affecting abundances at two sites in Indonesia. On 956 BRUVS, 1139 elasmobranchs (69% rays, 31% sharks) were observed. We found consistent results in species composition and abundances within a season and across years. However, elasmobranch abundances were significantly higher in the wet season. The elasmobranch community was significantly different between the two sites sampled, one site being more coastal and easily accessed by fishermen. Our results demonstrate that while BRUVS are a reliable and repeatable method for surveying elasmobranchs, care must be taken in the timing of sampling between different regions to ensure that any differences observed are due to inherent differences amongst sampling areas as opposed to seasonal dissimilarities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».