Colonization, diversity, and seasonality of fishes at pelagic fish aggregating devices
Notice bibliographique
Résumé
The pelagic zone of the ocean can be a challenging environment in which to conduct research and as a result we lack the robust baseline abundance and diversity data, compared to what is available in more accessible coastal habitats, to be able to track changes or stressors to the biota in this environment. Many large-scale fisheries target pelagic fish, and much of the information available on these species is based on fisheries-dependent data that may be biased towards hotspots and commercially valuable fishes. Here, a long-term video and visual fish survey was conducted on two subsurface moored fish aggregating devices (FADs) in the pelagic waters of the central Bahamas to determine the feasibility of using moored pelagic FADs as tools for collecting fish abundance and diversity data. A wide range of species was documented, including large migratory fish that are the focus of commercial and recreational fisheries, and smaller often overlooked species on which little abundance or seasonality information exists. We found that FADs colonize quickly and reach a peak stable (albeit seasonally cyclical) abundance and diversity within the first several months after deployment. Species richness was higher in video surveys, but abundance was higher in visual surveys, except for sharks. Our results highlight the need to tailor survey methods to fit the context and study objective, and provide further evidence for the importance of fisheries-independent data in monitoring pelagic species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».