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Enregistrement W3133282980 · doi:10.1139/cjfas-2020-0291

Partial migration and spawning movements of humpback chub in the Little Colorado River are better understood using data from autonomous PIT tag antennas

2021· article· en· W3133282980 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Dzul, William L. Kendall, Charles B. Yackulic, Dana L. Winkelman, David R. Van Haverbeke, Michael D. Yard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife historyEndangered speciesFisheryFish <Actinopterygii>PopulationGeographyLife history theoryTransponder (aeronautics)EcologyBiologyDemographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Choosing whether or not to migrate is an important life history decision for many fishes. Here we combine data from physical captures and detections on autonomous passive integrated transponder (PIT) tag antennas to study migration in an endangered fish, the humpback chub (Gila cypha). We develop hidden Markov mark–recapture models with and without antenna detections and find that the model fit without antenna detections misses a large proportion of fish and underestimates migration and survival probabilities. We then assess survival and growth differences associated with life history strategy and migration for different demographic groups (small male, small female, large male, large female). We find large differences in survival according to life history strategy, where residents had much lower overwinter survival than migrants. However, within the migratory life history strategy, survival and growth were similar for active migrants and skipped migrants for all demographic groups. We discuss some common challenges to incorporating detections from autonomous antennas into population models and demonstrate how these data can provide insight about fish movement and life history strategies.

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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,234

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 savante0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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