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Enregistrement W3173691300 · doi:10.1139/facets-2020-0038

Identifying and monitoring of forage fish spawning beaches in British Columbia’s Salish Sea for conservation of forage fish

2021· article· en· W3173691300 sur OpenAlexaffvenueabout
Haley Tomlin, Chrissy Schellenberg, Jacklyn B. Barrs, Alanna J.S. Vivani, Pam Shaw

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund CanadaVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmeltForage fishBayFisheryHabitatGeographyForageOceanographyFish <Actinopterygii>EcologyGeologyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pacific sand lance ( Ammodytes personatus) and surf smelt ( Hypomesus pretiosus) are ecologically important forage fish in the marine food webs within the Salish Sea, including British Columbia (BC). Although important, little information exists around the spatiotemporal distribution of these fishes’ beach spawning habitat in the BC Salish Sea. In 2017, the Mount Arrowsmith Biosphere Region Research Institute initiated spawning beach surveys within the Mount Arrowsmith Biosphere Region (MABR). Surveys have geographically expanded along the eastern Vancouver Island coastline between Bowser and Cowichan Bay, BC, including Gabriola Island and Thetis Island. Pacific sand lance embryos have been detected at 17 beaches, with six beaches located within the MABR. Pacific sand lance spawning events have been detected between November and mid-February, with the bulk of embryos detected in November and December. To date, surf smelt embryos have not been detected at the 56 different beaches. These data begin to fill existing data gaps surrounding Pacific sand lance and surf smelt in BC. Furthermore, longer-term data submissions to the Strait of Georgia Data Centre, an open-access database, will provide the necessary data needed to advocate for improved regulatory protections for these ecologically important fish and their spawning habitat.

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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,983

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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