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Enregistrement W6957855727 · doi:10.60825/tmjh-hx79

Coastal ecological survey of fishes in western Coronation Gulf, Nunavut

2019· report· en· W6957855727 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFisheries and Oceans Canada / Pêches et Océans Canada - Publications · 2019
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Environment
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatSalvelinusArctic charClupeaForage fishArcticCoronation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A survey of coastal fishes was conducted in western Coronation Gulf in the fall of 2017 in order to assess community composition of nearshore fishes and identify their habitat associations. Fishes were collected at coastal sites in close proximity to the Rae (67°55' N and 115°20' W), and Coppermine (67°49' N and 115°05' W) rivers, near the community of Kugluktuk, Nunavut from September 1st to 7th , 2017. This report summarizes species occurrences, basic biological information for captured individuals, and the environmental characteristics at their locations of capture (i.e., depth, total dissolved solids, and temperature). Overall, 14 species were collected (total fish collected n = 96) in which Arctic Cisco (Coregonus autumnalis (Pallas, 1776)) and Saffron Cod (Eleginus gracilis (Tilesius, 1810)) were most abundant. The composition of species represent both marine-associated (e.g., Pacific Herring; Clupea pallasii Valenciennes, 1847) and freshwater-associated (e.g., Lake Trout, Salvelinus namaycush (Walbaum, 1792)) fishes where the Coppermine and Rae rivers enter the Coronation Gulf. Preliminary collection of baseline data to assess marine fish habitats will contribute to the development of a monitoring plan for nearshore ecosystems. Linking this work to studies of Arctic Char (Salvelinus alpinus (Linnaeus, 1758)) will enable assessment of habitat usage across marine and freshwater ecosystems that are used by subsistence fishes and co-occurring species.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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