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Enregistrement W4221124586 · doi:10.1007/s10641-022-01237-5

The David Noakes article that debunked the misguided belief that absolute numbers of fish can be captured in fresh waters: a lesson for early-career scientists

2022· article· en· W4221124586 sur OpenAlexaff
Gordon H. Copp

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Biology of Fishes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesCentre for Environment, Fisheries and Aquaculture Science
Mots-clésFish <Actinopterygii>Sampling (signal processing)Absolute (philosophy)JuryFreshwater fishSample (material)SociologyFisheryEcologyLawEpistemologyComputer scienceBiologyPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article presents a personal account of the important contribution a publication from David Noakes’ lab (Pot, Noakes, Ferguson and Coker 1984, Quantitative sampling of fishes in a simple system: failure of conventional methods. Hydrobiologia 114:249–254) made to freshwater fish science in general and to the successful public defence of a doctoral thesis in particular. Pot et al. (1984) tested the accuracy of two conventional sampling approaches in their estimation of numbers of fish in a small pond (capture-mark-recapture and total sampling, following rotenone treatment). Their results demonstrated that even in a small and relatively uniform freshwater system (a pond of 0.1 ha), the so-called total sampling approach failed to provide the true number of any species of fish in the pond. The outcome of the study provided the evidence to debunk the assumption that absolute numbers of fishes can be obtained using rotenone treatment. This article therefore allowed me to defend my doctoral dissertation in the face of critical comments from a principal jury member, and firm proponent of ‘absolute sampling’, and it provided fish biologists with justification to focus on the development and application of sampling approaches, such as relative densities, which do not require futile attempts to obtain total fish numbers.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0080,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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