Development of a collaborative long-term fish community assessment in the St. Clair-Detroit River System
Notice bibliographique
Résumé
Fish community assessments in large systems such as the Laurentian Great Lakes and their connecting channels are difficult to conduct due to their size, complex habitats, need for specialized sampling gear, and often harsh conditions. However, these assessments are necessary to document population trends and support sustainable management. Given the challenges of conducting fish community surveys in these systems and their interjurisdictional management, collaborative assessments are often necessary to obtain the data needed to manage shared resources. In the St. Clair-Detroit River System, the Michigan Department of Natural Resources , Ontario Ministry of Natural Resources , and U.S. Fish and Wildlife Service (USFWS) collaborated on designing and implementing a long-term coordinated fish community assessment that met data needs for management of fisheries while contributing to surveillance efforts of the USFWS non-native species early detection and monitoring program. The assessment consists of several surveys that are conducted on a rotational basis, including a small-mesh fyke net survey, gill net survey, and nearshore electrofishing survey on Lake St. Clair along with multi-gear (bottom trawls, electrofishing, and gill nets) surveys on the Detroit River and St. Clair River. The coordinated assessment began in 2021 and has benefited each agency, allowing for increased spatial coverage, sampling effort, and return on investment (i.e., more data collected for the time and money spent by each agency). Over the long term, this assessment can be used to evaluate changes in the fish community and impacts of future environmental issues , and provide opportunities for future research and collaboration.
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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 | 0,015 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».