Considerations for the Design of a SARA-listed Freshwater Fish Monitoring Program in Point Pelee National Park
Notice bibliographique
Résumé
Four fish species listed under the Species at Risk Act (SARA) occupy ponds within Point Pelee National Park (PPNP; Lake Chubsucker Erimyzon sucetta, Spotted Gar Lepisosteus oculatus, Grass Pickerel Esox americanus vermiculatus, and Warmouth Lepomis gulosus) but the status of these populations is poorly understood. Here, considerations for the design of a long-term monitoring program for SARA-listed freshwater fishes in PPNP are presented, informed by prior sampling efforts. Based on a randomized resampling with replacement approach using mini-fyke net capture data from 2019, Warmouth had the highest capture probability among SARA-listed species while Lake Chubsucker had the lowest. Warmouth was the only species captured in sufficient abundance to allow future trend evaluation. The power to detect changes in adult Warmouth abundance increased with the number of sites sampled and surveys performed, the magnitude of change, and the magnitude of site-level variance explained by the model. At least 10 years of annual sampling is recommended for monitoring, where 125 or more mini-fyke nets are set across Lake, East Cranberry, and West Cranberry ponds. This would provide 78.20% (95% confidence interval = 74.32–81.74%) and 67.80% (63.51–71.88%) power for detecting a 30% decrease and increase in abundance, respectively, at the lowest level of random site-level variance tested, and would provide ~80% probability of capturing Grass Pickerel, Lake Chubsucker, and Spotted Gar. Overall, the content of this report provides quantitative guidance on sampling effort requirements for the development and implementation of a fish species monitoring program in PPNP.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».