Notice bibliographique
Résumé
This data was collected as part of the AKSSF funding #52011 awarded to the Alaska Department of Fish and Game, Sportfish division in Region III. Chinook salmon are an important subsistence resource throughout the Yukon River drainage and the Chena River supports one of the largest spawning populations in the Alaska portion. This project will estimate Chinook and chum salmon by visually counting fish as they pass over a continuous band of white fabric panels strung across the river bottom on the upstream side of the Moose Creek Dam. A DIDSON sonar unit and an ARIS sonar unit will be deployed upstream of the tower site on both sides of the river to ensonify the river at all times and record the number of migrating salmon throughout the run. A mixture model will be used to estimate Chinook and chum salmon during extended periods of high water when tower counts cannot be completed. In addition to enumeration, carcasses of spawned-out Chinook and chum salmon will be collected during the last week of July through the first two weeks of August to estimate the ASL composition of the escapement. The citation for the operational plan for this project is below: Matter, A. N., and M. Tyers. 2019. Chinook salmon escapement in the Chena and Salcha Rivers and Coho salmon escapement in the Delta Clearwater River, 2019-2023. Alaska Department of Fish and Game, Regional Operational Plan ROP.SF.3F.2019.03, Anchorage.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».