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Enregistrement W3207367153 · doi:10.21220/v5102f

Evaluating Recruitment of American Eel, Anguilla rostrata, in the Potomac River (Spring 2009)

2009· article· en· W3207367153 sur OpenAlexaboutno aff
Troy D. Tuckey

Notice bibliographique

RevueW&M Publish (College of William & Mary) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVirginia Marine Resources Commission
Mots-clésAnguilla rostrataFisherySpring (device)GeographyEstuaryOceanographyGeologyBiologyEngineering

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. Landings from Chesapeake Bay typically represent 60% of the annual United States commercial harvest (ASMFC 2012). American Eel is also important to the recreational fishery as it is often used live as bait for Striped Bass (Morone saxatilis) and Cobia (Rachycentron canadum). In 2016, Chesapeake Bay commercial landings of American Eel (728,717 lbs) were 78% of the U.S. landings (personal communication from the National Marine Fisheries Service, Fisheries Statistics Division). Since the 1980s, harvest along the U.S. Atlantic Coast has declined, with similar patterns occurring in the Canadian Maritime Provinces (Meister and Flagg 1997). The American Eel Benchmark Stock Assessment report (ASMFC 2012) established that the American Eel is depleted in U.S. waters; the 2017 stock assessment update (ASMFC 2017) confirmed that this population remains depleted.\nHypotheses for the decline in abundance of American Eel in recent years include locational shifts in the Gulf Stream, pollution, overfishing, parasites, and barriers to fish passage (Castonguay et al. 1994; Haro et al. 2000). The decline in abundance may or may not exhibit spatial synchrony (Richkus and Whalen 1999; Sullivan et al. 2006); 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). Limited knowledge about fundamental biological characteristics of juvenile American Eel 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 focuses on increasing coastal states’ efforts to collect American Eel data through both fishery‐dependent and fishery‐independent studies. Consequently, member jurisdictions agreed to implement an annual survey for young‐of‐year (YOY) 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 3 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 should provide necessary data on coastal recruitment success and further understanding of American Eel population dynamics. The recent American Eel Benchmark Stock Assessment report (ASMFC 2012) emphasized the importance of the coast‐wide survey for providing data useful in calculating an index of recruitment over the historical coastal range and for serving as an early warning of potential range contraction of the species. Funding for the Virginia Institute of Marine Science’s spring survey in the Potomac River was provided by the Potomac River Fisheries Commission, thereby ensuring compliance with the 1999 ASMFC Interstate Fishery Management Plan for American Eels.

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)0,000
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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,300
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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