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Enregistrement W4406114205 · doi:10.36349/easjals.2024.v07i12.002

Identification and Profiling of Risk Factors Associated with Decreased Fish Population and Biodiversity: A Case Study of Kolleru Lake in Andhra Pradesh (During the Year of December, 2020 to December, 2021)

2024· article· en· W4406114205 sur OpenAlexaboutno aff
Mrs Deepthi Gajula, S. P. Jeya Priya

Notice bibliographique

RevueEast African Scholars Journal of Agriculture and Life Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFisheries and Aquaculture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityGeographyFish <Actinopterygii>Identification (biology)Profiling (computer programming)FisheryPopulationBiologyEnvironmental healthEcologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the start, we consider the greatest decreases in reproducing populace size that have been seen across a wide scope of animal categories. The essential imperative on such an activity is that these alleged memorable paces of decline will constantly misjudge real decays, since genuine notable populace maxima will have happened well before fishery the executives offices started gathering information on fish overflow. For most fish populaces, dependable quantitative information on overflow have just been accessible for the beyond 2 to thirty years. One incredibly helpful information base in such manner has been kept up with by Ransom Myers at Dalhousie University. In this information base, bringing forth stock size, enlistment, gets by the fishery, and fishing mortality, all assessed by the public or global organization answerable for the administration of every populace, are accessible for a considerable length of time. Obviously marine fishes have encountered phenomenal downfalls comparative with known memorable levels. These information depend on populaces for which time series reach out something like 10 years, with a mean of 25 years and a limit of 73 years. Taken all in all, the middle greatest populace decline among the 232 populaces for which information are accessible is 83%; well over portion of the populaces (58%) showed most extreme decays of 80% or more. The solid negative slant in the information, and the high middle decrease in overflow, are likewise apparent at lower ordered levels. Among 56 populaces of clupeids, 73% experienced notable downfalls of 80% or more. Inside the Gadidae and cod, of the 70 populaces for which there are information, the greater part declined 80% or more. Furthermore, among 30 pleuronectid populaces, 43% displayed declines of 80% or more. These outcomes are sobering for two reasons. To start with, a considerable lot of them have happened notwithstanding a gigantic work to keep them from occurring. Second, as indicated ...

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)0,001
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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