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Enregistrement W6976874243 · doi:10.60825/pmab-9a62

Biomass estimates for Giant Red Sea Cucumber (Apostichopus californicus, Stimpson, 1857) as determined through surveys conducted from 2014 to 2020

2025· report· en· W6976874243 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFisheries and Oceans Canada / Pêches et Océans Canada - Publications · 2025
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea cucumberSound (geography)Biomass (ecology)PopulationPopulation densityApostichopus japonicus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stock assessment surveys of the Giant Red Sea Cucumber, Apostichopus californicus (Stimpson, 1857), population in British Columbia have been ongoing since 1998. Between 2014 and 2020, 11 surveys were conducted to provide Fishery Managers with population density and biomass estimates. This report provides survey-based density, weight, and biomass estimates for each of the analysis areas covered by the surveys. Average sea cucumber densities ranged from 0.2 to 20.2 c/m-sh in the analysis areas, while average split weights ranged from 144 to 379 g. In general, the Knight Inlet/Allison Harbour, East Barkley Sound and West Barkley Sound survey results showed low sea cucumber densities, while the Kitimat Arm/Gardner Canal, South Dean Channel, Area 13C and Kyuquot Sound surveys showed moderate sea cucumber densities and the South Burke Channel, Area 13A, Finlayson and Nootka Sound surveys showed high sea cucumber densities, relative to commercial and respective regional baseline densities (Duprey et al. 2011), however patterns of sea cucumber densities for some surveys were more complex to interpret. The relative abundances of ad hoc observations of Geoducks (Panopea generosa), Red Sea Urchins (Mesocentrotus franciscanus), and Green Sea Urchins (Stronglyocentrotus droebachiensis) were also estimated and are presented here.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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