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Enregistrement W4396572425 · doi:10.1590/1982-0224-2022-0041

Fishers’ knowledge on abundance and trophic interactions of the freshwater fish Plagioscion squamosissimus (Perciformes: Sciaenidae) in two Amazonian rivers

2023· article· en· W4396572425 sur OpenAlexaff
Márcia Caroline Friedl Dutra, Paula Evelyn Rubira Pereyra, Gustavo Hallwass, Mark S. Poesch, Renato Azevedo Matias Silvano

Notice bibliographique

RevueNeotropical Ichthyology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSciaenidaePerciformesFisheryTrophic levelFish <Actinopterygii>AmazonianFreshwater fishGeographyAmazon rainforestEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Small-scale fisheries provide income and food security to local peoples around the world. In the Brazilian Amazon, the pescada (Plagioscion squamosissimus) is among the fishes that contributes most to catches in small-scale fisheries. Our main goal was to evaluate the abundance, size, relevance to small-scale fisheries and trophic ecology of P. squamosissimus in the Tapajós and Tocantins rivers, in the Brazilian Amazon. We combined data from fishers’ local ecological knowledge (LEK) and fish sampling. We expected that fishers in the Tapajós River, less altered by anthropic changes, would cite a higher abundance, larger size and more prey and predators of P. squamosissimus. We interviewed 61 and 33 fishers and sampled fish in nine and five sites in the Tapajós and Tocantins rivers, respectively. The comparison between fishers’ citations and fish sampled indicated a higher relevance of P. squamosissimus to fishers in the Tapajós River, where this fish had an average larger size and where the fishers mentioned more food items. This pattern could be partially related to the history of anthropogenic changes in the Tocantins River. These results indicated that P. squamosissimus is a generalist fish, which could be resilient to fishing and environmental pressures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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