A review of the assessment techniques used for population monitoring at different life stages of sturgeons
Notice bibliographique
Résumé
Sturgeons are a unique group of species that were historically widespread across the northern hemisphere. According to the latest IUCN Red list assessment, more than 80% of the species globally are threatened with extinction, making it essential to identify the life stages at which they are suffering from impacts the most, while at the same time to compare among river systems and populations based on standardized assessment techniques. All sturgeon have similar but not identical, life-history strategies. Therefore, monitoring techniques developed for one sturgeon species would be applicable to most other species. Monitoring can be conducted at each life stage. However, while each life stage will provide different information about the population, not all will necessarily help to assess population trend or status. Life stages that are highly variable prove to be less quantifiable even after expending very high effort. Collectively, these assessments could be very informative on population status, limitations, and trends. However, monitoring at each stage is time-consuming and expensive. Clearly defined objectives are therefore required when embarking on an assessment program. The objective of this study was to review the assessment techniques used for the different life stages including eggs, drifting larvae, age-0, juveniles, subadults, and adults to provide a common basis for population assessments that can be standardized to some extent and thus facilitate comparisons between the results obtained. For this purpose, this review presented the most common assessment techniques for each life stage, assessed the pros and cons of assessing each life stage, and examined if the methodology was qualitative or quantitative to assist in establishing long-term monitoring initiatives.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».