Larval Dungeness crab abundance and size time series along the coast of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
This data package contains datasets obtained from counting and measuring larval and juvenile Dungeness crab (Metacarcinus magister) caught using Shanks style light traps at various locations along the coast of British Columbia, Canada. This work is an ongoing collaborative project between the Hakai Institute and numerous community and institutional partners within the Sentinels of Change project led by Hakai Institute. The purpose of this project is to investigate the magnitude and timing of Dungeness larval delivery along the coast of British Columbia, expanding on an existing network of light traps in Puget Sound, Washington, coordinated by the Pacific Northwest Crab Research Group (PCRG). Light traps are deployed from April 15th to September 1st each year. The project began in 2022 with 20 light traps, expanded to 30 in 2023, and 29 were deployed in 2024. The traps operate on a timer which turns the light on during dark hours and is adjusted through the season. The traps are checked approximately every two days and Dungeness megalopae (final larval stage) are counted each time. The carapace widths of Dungeness megalopae are also measured each week. Initially, measurements were taken by hand using calipers, however this technique was altered starting July 15th 2022 to a photo technique which allows measurements to be taken later using software (ImageJ). This protocol and schedule will be followed in subsequent years until 2030. This data package includes: -Dungeness megalopae count data from April 15th to September 1st for 2022, 2023, and 2024. -Dungeness megalopae size data (when applicable) from April 15th, 2022 until September 1st, 2024.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,404 | 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 tête enseignante, 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 ».