Squid Abundances and Relevance, Gulf of Alaska Expeditions 2019 and 2020
Notice bibliographique
Résumé
Squid is a major diet item of Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) in offshore waters, especially for coho (O.kisutch), Chinook (O.tshawytscha), and steelhead (O.mykiss) (Davis et al. 1998;Aydin 2000;Davis 2003;Kaeriyama et al. 2004).Despite their importance, relatively little is known about squid populations on the high seas, including their distribution, life cycle, population structure, spawning areas, and movement at different life stages relative to ocean currents.After a proposal to include winter surveys in salmon studies (Beamish 2012), winter expeditions took place in 2019 and 2020 in the Gulf of Alaska (GoA); the ultimate goal was to discover the fundamental mechanisms that regulate salmon in the North Pacific Ocean.One of the objectives was to study squid abundance, composition and condition in the upper epipelagic layer.Methodology and some preliminary results are described in Pakhomov et al. (2019) and Somov et al. (2020).During both winter expeditions squid was an important component in coho, Chinook, and steelhead diet (Fig. 1); this finding reinforced the need of squid studies in relation to salmon.Here we present a summary on squid abundance, distribution, and relevance based on 64 epipelagic (0-30 m) trawl catches, 60 Juday plankton nets (0-250 m) in 2019 and 52 epi-pelagic (0-20 m) trawl catches, 49 Juday plankton nets (0-200 m) in 2020.We also present preliminary results of squid detected in environmental DNA (eDNA) analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».