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Enregistrement W4366808857 · doi:10.47886/9781934874707.ch7

Freshwater Fisheries in Canada: Historical and Contemporary Perspectives on the Resources and Their Management

2023· book-chapter· en· W4366808857 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmerican Fisheries Society eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheryEndangered speciesFishingEsoxGeographyWildlifeThreatened speciesInvasive speciesRecreational fishingIntroduced speciesPikeEcologyFish <Actinopterygii>BiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract.—Manitoba and Saskatchewan have diverse fish faunas: Manitoba has 86 species, 11 of which are nonnative, and Saskatchewan has 66 species, 8 of which are nonnative. The Committee on the Status of Endangered Wildlife in Canada has assessed eight species found in either Manitoba or Saskatchewan as endangered, threatened, or special concern. Aquatic invasive species control and education is a priority for both provinces with the recent proliferation of zebra mussel Dreissena polymorpha in Manitoba and Prussian Carp Carassisus gibelio in Saskatchewan. Recreational fishing is an important leisure activity and an economic driver in both provinces. The 2010 and 2015 Surveys of Recreational Fishing in Canada found that thousands of resident and nonresident anglers caught millions of fish annually. The three most important species in both provinces were Walleye Sander vitreus, Northern Pike Esox lucius, and Yellow Perch Perca flavescens. Commercial fisheries in both Manitoba and Saskatchewan (including bait fisheries) are locally and regionally important and the majority of fishers are Indigenous peoples. Recent average commercial fishery landings and values in Manitoba were 11 million kg worth Can$22.7 million and in Saskatchewan 2.7 million kg worth $4.9 million.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 GPT0,180
Écart entre enseignants0,159 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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