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Enregistrement W3162259483 · doi:10.1002/nafm.10614

Northern Madtom Use of Artificial Reefs in the St. Clair–Detroit River System

2021· article· en· W3162259483 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer L. Johnson, Justin A. Chiotti, Andrew S. Briggs, James C. Boase, Jan‐Michael Hessenauer, Edward F. Roseman

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinnowFisheryReefHabitatEndangered speciesWildlifeEnvironmental scienceGeographyEcologyFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The St. Clair and Detroit rivers historically supported abundant fish populations. However, like many river systems, these rivers have been greatly altered through the creation of navigation channels and other anthropogenic disturbances, resulting in the loss of fish and wildlife habitat and declines in native fish populations. To ameliorate this environmental degradation, artificial fish spawning reefs were constructed in the St. Clair and Detroit rivers. One native species to potentially benefit from artificial reefs is the Northern Madtom Noturus stigmosus, a small ictalurid that is listed as endangered in the state of Michigan and the province of Ontario. Between 2016 and 2018, artificial reefs and nearby control sites were sampled in the St. Clair and Detroit rivers to compare the number of Northern Madtoms. In total, 171 Northern Madtoms were captured in 1,848 minnow traps with one of four bait types: cheese, dog food, worms, or control (no bait). Baited minnow traps successfully captured Northern Madtoms in the fast-flowing, deep water of the St. Clair–Detroit River system, and catch rates were significantly higher when traps were baited with worms. The number of Northern Madtoms captured was lower in the Detroit River than in the St. Clair River and increased with increasing water temperature and turbidity. Artificial reefs constructed in the St. Clair–Detroit River system are providing habitat for Northern Madtoms; however, use did not differ between reef sites and nearby control sites. This work provides insight regarding sampling strategies to target Northern Madtoms in large-river systems and highlights the importance of incorporating a temporal sampling strategy into survey design.

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 enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,517

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,195
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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