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Enregistrement W4220833998 · doi:10.1002/nafm.10762

Sampling Methods and Survey Designs for Larval Lampreys

2022· article· en· W4220833998 sur OpenAlexaff
Benjamin J. Clemens, Julianne E. Harris, Steven J. Starcevich, Thomas M. Evans, Joseph J. Skalicky, Fraser B. Neave, Ralph T. Lampman

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetromyzonHabitatSampling (signal processing)ElectrofishingLampreyEcologyScope (computer science)Sampling designAbundance (ecology)Critical habitatFisheryBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Knowledge of the biology, distribution, and abundance of lampreys (Petromyzontiformes) is critical to inform conservation actions for native species and to inform control measures for the invasive Sea Lamprey Petromyzon marinus of the Laurentian Great Lakes. Lampreys have complex life cycles that include a freshwater larval stage in which they burrow into substrates consisting of fine sediment and organic matter. The larval stage is frequently targeted in research and monitoring; given this interest, a review of survey designs and methods is needed. Our review identified 12 different sampling methods for larval lampreys and focused on one common method—backpack electrofishing in wadeable habitats. Our review also identified eight research and monitoring questions that have been addressed for larval lampreys in field studies, including distribution, species identification, life stage occurrence, abundance, length frequency, habitat use, residence and movement phenology, and species status. Each question provides unique information and poses distinct challenges to data acquisition and interpretation. The objectives guide decisions about study design and scope of inference. The scope of inference is determined by the size, spatial distribution, selection method, and number of sampling units within and across habitats, which determine the spatial and temporal scales under which results can be interpreted. The sampling unit size can span orders of magnitude from microhabitats to river drainages, ultimately informing management decisions at several spatial scales. The intended scope of inference and the interaction between biological questions and the fiscal and logistical capabilities of the study are integral considerations when designing an effective larval lamprey survey.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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