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Enregistrement W3136767378 · doi:10.21220/4hv5-f188

Estimating Relative Abundance of Young-of-Year American Eel, Anguilla rostrata, in the Virginia Tributaries of Chesapeake Bay (Spring 2020)

2021· article· en· W3136767378 sur OpenAlexaboutno aff
Troy D. Tuckey, Mary C. Fabrizio

Notice bibliographique

RevueW&M Publish (College of William & Mary) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnguilla rostrataChesapeake bayTributarySpring (device)FisheryBayAbundance (ecology)GeographyOceanographyEnvironmental scienceEstuaryBiologyGeologyArchaeologyCartographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

American Eel (Anguilla rostrata) is a valuable commercial species along the Atlantic coast of North America from New Brunswick to Florida. In the U.S., harvests have declined, with similar patterns occurring in the Canadian Maritime Provinces (Meister and Flagg 1997). An average of 62% of the annual landings of U.S. commercial harvest since 1993 have come from the Chesapeake Bay (personal communication from the National Marine Fisheries Service, Fisheries Statistics Division, 9 February 2015).\nIn 2013, Virginia commercial landings were approximately 100,298 lbs; since mandatory reporting began in 1993, average annual landings in Virginia have been 193,200 lbs or 19% of the U.S. American Eel harvest (personal communication from the National Marine Fisheries Service, Fisheries Statistics Division, 9 February 2015).\nA decline in abundance of American Eel has been observed in recent years with conflicting evidence regarding spatial synchrony throughout their range (Richkus and Whalen 1999; Sullivan et al. 2006). Hypotheses for the decline in abundance include shifts in location of the Gulf Stream, pollution, overfishing, parasites, altered oceanic conditions, and barriers to fish passage (Castonguay et al. 1994; Haro et al. 2000; Knights 2003). Additionally, factors such as unfavorable wind-driven currents may affect glass eel recruitment on the continental shelf and may have a greater impact than fishing mortality or continental climate change (Knights 2003). However, limited knowledge about fundamental biological characteristics of glass eels has complicated interpretation of juvenile abundance trends (Sullivan et al. 2006).\nThe Atlantic States Marine Fisheries Commission (ASMFC) adopted the Interstate Fishery Management Plan (FMP) for the American Eel in November 1999. The FMP calls for efforts to collect American Eel data through both fishery-dependent and fishery-independent studies in coastal states. Consequently, member jurisdictions agreed to implement an annual survey for young-of-year (YOY or glass) American Eels. The survey is intended to “…characterize trends in annual recruitment of the YOY eels over time [to produce a] qualitative appraisal of the annual recruitment of American Eel to the U.S. Atlantic Coast” (ASMFC 2000). The development of these surveys began in 2000 with full implementation by 2001. Survey results provide necessary data on coastal recruitment success and further understanding of American Eel population dynamics. A recent American Eel benchmark stock assessment report found that the American Eel stock status is depleted and emphasized the importance of the coast-wide survey as an index of recruitment over the historical coastal range in the U.S. and an early warning of potential range contraction of the species (ASMFC 2012). In 2019, the Virginia Institute of Marine Science continued its spring sampling to estimate relative abundance of YOY American Eels in Virginia tributaries of Chesapeake Bay.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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