North American Journal of Fisheries Management 22:770–784, 2002 q Copyright by the American Fisheries Society 2002 Effectiveness of a High-Frequency-Sound Fish Diversion System at the Annapolis Tidal Hydroelectric Generating
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.—We describe an experiment to assess the effectiveness of a fish diversion system that utilizes high-frequency sound at the Annapolis Tidal Generating Station, Nova Scotia, Canada, during the fall of 1999. A band-limited, random-noise signal, with most of the energy focused between 122 and 128 kHz, was projected into the turbine forebay during randomly selected gen-erating cycles. The effectiveness of the diversion system was assessed by monitoring fish passage through the turbine and two adjacent fishways. During the study, fish representing 27 taxa were captured. For the 11 species with sufficient data, we modeled the rate of passage as a function of the sampling site and the on/off status of the diversion system and compared models with and without a set of environmental variables. The environmental component of the model was highly significant for all 11 species. When the environmental variables were removed from the models, the standard errors of the diversion coefficients increased, and between-site comparisons showed that factors other than the on/off status of the diversion system were affecting the effectiveness estimates. Model coefficients were estimated using maximum likelihood, assuming Poisson or extra-Poisson error distributions. The catches of all 11 species were overdispersed, and the sta-tistical significance of the effectiveness estimates was overestimated when a Poisson error distri-
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,015 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».