Estimating seasonal Pacific geoduck clam <i>Panopea generosa</i> show-factors from long-term observation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The geoduck show-factor is the probability an individual geoduck is detectable to a diver during a stock assessment survey. It is one of the values used to estimate the abundance of geoducks. This paper presents estimates of show-factor according to data collected during 21 approximately monthly surveys over a 32-month period. The new estimates are compared against other long-term studies of show-factor and against estimates made from shorter term (approximately daily surveys over a period of approximately 1 week) studies. Methods Data were collected from three plots near Marina Island, British Columbia, and three novel methods were used for the analysis. Two of the methods estimate show-factors at the time of data collection, while the third method treats show-factor as a function of the time of year. All three methods generate probabilistic results. Result Each method of show-factor analysis indicated a strong seasonal effect. Show-factors were highest from March to June and lowest from October to December. The difference between the high and low show-factors was at least a factor of two. The three methods generated estimates of show-factor that are generally lower than the values previously used as part of stock assessment on the coast of British Columbia. Conclusion If this difference between long- and short-term show-factor can be generalized to the many commercial beds on the coast of British Columbia, the abundance of geoducks has been underestimated and the fishery is even more cautious than currently believed. As of yet, long-term data have not been collected on a coastwide basis and conclusions cannot be more definitive.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».