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Enregistrement W6990630959

Distributions and abundances of Pacific sardine (Sardinops sagax) and other pelagic fishes in the California Current Ecosystem during spring 2006, 2008, and 2010,\nestimated from acoustic–trawl surveys

2012· article· en· W6990630959 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAquaDocs (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelagic zoneSardineAnchovyBiomass (ecology)MackerelHerringMarine ecosystemEcosystem
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The abundances and distributions of coastal pelagic fishspecies in the California Current Ecosystem from San Diego to southern Vancouver Island, were estimated from combined acoustic and trawl surveys conducted in the spring of 2006, 2008, and 2010. Pacific sardine (Sardinops sagax), jack mackerel (Trachurus symmetricus), and Pacific mackerel (Scomber japonicus) were the dominant coastal pelagic fish species, in that order. Northern anchovy (Engraulis mordax) and Pacific herring (Clupea pallasii) were sampled only sporadically and therefore estimates for these species wereunreliable. The estimates of sardine biomass compared well with those of the annual assessments and confirmed a declining trajectory of the “northern stock” since 2006. During the sampling period, the biomass of jack mackerel was stable or increasing, and that of Pacific mackerel waslow and variable. The uncertainties in these estimates are mostly the result of spatial patchiness which increasedfrom sardine to mackerels to anchovy and herring. Future surveys of coastal pelagic fish species in the CaliforniaCurrent Ecosystem should benefit from adaptive sampling based on modeled habitat; increased echosounder and trawl sampling, particularly for the most patchy and nearshore species; and directed-trawl sampling for improved species identification and estimations of their acoustic targetstren

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)0,000
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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