MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3133478091 · doi:10.3996/jfwm-20-031

A Three-Pass Electrofishing Removal Strategy Is Not Effective for Eradication of Prussian Carp in a North American Stream Network

2020· article· en· W3133478091 sur OpenAlexaffabout
Jamie T. Card, Caleb T. Hasler, Jonathan L. W. Ruppert, Caitlyn Donadt, Mark S. Poesch

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish and Wildlife Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrofishingCarassiusPrussian blueCarpFisheryTributaryInvasive speciesPopulationFreshwater fishBiologyEcologyFish <Actinopterygii>Environmental scienceGeographyChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prussian Carp Carassius gibelio, also referred to as Gibel Carp, is a destructive aquatic invasive species, recently found in Alberta, Canada. Three-pass electrofishing is a potential approach to control some aquatic invasive fish species in stream habitats. The objectives of this study were to 1) determine the efficacy of this strategy to control Prussian Carp in connected streams and 2) assess whether population size or the distance to the introduction site would influence removal success. We sampled sites by using electrofishing in tributaries of the Red Deer River in both the summer and fall and detected Prussian Carp at all sites before removal, with &amp;gt;90% probability of detection of this species within the first 120 m of electroshocking efforts. Overall, we were not successful at removing Prussian Carp from the sample sites, and we found that abundances of Prussian Carp were significantly higher postremoval. Removal success related significantly to distance to the introduction site, suggesting that removal may be useful in targeted situations close to the edge of the invasion front.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Fish and Wildlife ManagementMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207