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Enregistrement W4224261362 · doi:10.1139/cjfas-2021-0227

Red snapper (<i>Lutjanus campechanus</i>) abundance on oil and gas platforms based on mark–recapture methods in the northern Gulf of Mexico

2022· article· en· W4224261362 sur OpenAlexvenueno aff
Ana R. Osowski, Stephen T. Szedlmayer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBureau of Ocean Energy ManagementAlabama Agricultural Experiment StationLouisiana Department of Wildlife and FisheriesAuburn UniversityU.S. Department of the Interior
Mots-clésFisheryAbundance (ecology)LutjanidaeFishingMark and recaptureRange (aeronautics)HabitatStock assessmentShoreEnvironmental scienceGeographyReefOceanographyBiologyEcologyFish <Actinopterygii>PopulationGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil and gas platforms provide reef habitat for many fish species on continental shelves. Red snapper ( Lutjanus campechanus) are an important component of these communities in the Gulf of Mexico, but abundance estimates are difficult to obtain. Hydroacoustic and visual-video surveys have been applied in previous abundance estimates, but such methods have difficulties. To improve abundance and fishing mortality ( F) estimates, mark–recapture methods were applied to red snapper at 22 platforms in the northern Gulf of Mexico from February 2017 through May 2020. Estimates were adjusted for emigration, tagging mortality, natural mortality, fisher nonreporting, and tag retention. Mean ± SE abundance·platform–1 (563 ± 107, range = 109–1407) and F (0.36, range = 0–1.25·platform–1) were not significantly affected by year, location, depth, or distance-from-shore. Based on an estimated 904 platforms, there were 508 952 (900 845 kg) red snapper on platforms. This indicated that red snapper on platforms accounted for only 1.2% of the 2016 Gulf of Mexico red snapper biomass. Thus, required removal of platforms will not significantly affect the red snapper stock in this area.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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