Using rapid and repeatable side scan sonar methods for a second assessment of the Shortnose Sturgeon (Acipenser brevirostrum) population in the Saint John River, New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Population estimates are a key component of fisheries management, particularly when assessing species of concern. However, the time and effort required to conduct those estimates logistically limits their frequency. To facilitate assessment of Shortnose Sturgeon (Acipenser brevirostrum; SNS) which are a species of concern in the Saint John River, New Brunswick, Canada, a combined side-scan sonar and acoustic telemetry-based method was employed to enumerate SNS within high density winter aggregations. During this study 12,005 SNS were enumerated in one main winter aggregation and 2,186 SNS were counted within a second in the Kennebecasis Bay. Winter residency patterns determined from acoustic tracking of 18 tagged SNS over 8 years (2015/16-2022/23) indicated that these two aggregations represented on average 74.3% of the overall population suggesting that the total Saint John River population was ~19,100 SNS > 40 cm FL in winter 2022/23. Although the development of more in depth, robust, and repeated assessments are needed to verify this estimate of abundance and size classes, we conclude that the abundance of SNS in the Saint John River has probably remained stable since the earliest population estimate completed in 1977.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».